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AI 檢測如何更精準(zhǔn)高效?Teledyne FLIR 機器視覺相機告訴你

AI 檢測如何更精準(zhǔn)高效?Teledyne FLIR 機器視覺相機告訴你

2022/3/11 16:08:37

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據(jù)制造優(yōu)化企業(yè) Instrumental 稱,制造業(yè)生產(chǎn)總值占世界生產(chǎn)總值 (GWP) 超過一半,達 40 萬億美元,但每一美元的支出中有 20% 被浪費掉了。浪費的價值達 8 萬億美元,占 GWP 的 10%。Instrumental 由前 Apple 工程師于 2015 年創(chuàng)建,目前已開發(fā)出一個將云軟件、機器視覺檢測、人工智能 (AI) 和電子測試數(shù)據(jù)相結(jié)合的優(yōu)化和檢測平臺,旨在讓工程師不僅可以在檢測流程結(jié)束時阻止問題的發(fā)生,還能在上游將其修復(fù),從而減少浪費。


更充分地利用數(shù)據(jù),以遠程方式管理工廠


Instrumental 對 100 家電子品牌進行的 2021 年新產(chǎn)品推出情況 (State of NPI) 調(diào)查發(fā)現(xiàn),76% 的工程設(shè)計時間花在了容易自動化或可通過改善數(shù)據(jù)而加速的任務(wù)上。工程設(shè)計時間資源的浪費等因素,使品牌難以跟上市場所需的創(chuàng)新速度。通過提供自動化缺陷檢測、根本原因分析、報告、安全的產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理和隨時隨地的本機協(xié)作工具,Instrumental 讓工程設(shè)計如虎添翼,為新產(chǎn)品的遠程推出提供答案。


Instrumental 的制造優(yōu)化平臺從整個供應(yīng)鏈匯總圖像和功能測試數(shù)據(jù),利用人工智能自動對潛在根源進行排序。這使得 Instrumental 的客戶能夠加快解決問題的速度,加快產(chǎn)量的提高并改善質(zhì)量。


在批量生產(chǎn)期間,裝配線上的操作員只需將產(chǎn)品放入 Instrumental 成像站,按下按鈕,等四到五秒鐘,直至綠燈或紅燈亮起。如果產(chǎn)品通過檢驗,則亮綠燈,操作員將產(chǎn)品向生產(chǎn)線的下游傳遞,以便進一步組裝。在關(guān)鍵裝配步驟之間,操作員會再次在成像系統(tǒng)中檢驗產(chǎn)品,為客戶提供有價值的圖像數(shù)據(jù),并傳遞產(chǎn)品在各個階段的檢驗通過/失敗結(jié)果。

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該系統(tǒng)還提供電子產(chǎn)品測試、測量以及在生產(chǎn)線上收集的其他相關(guān)數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序編程接口 (API)。這些信息可在 Instrumental 的云軟件上立即獲取,供產(chǎn)品設(shè)計工程師、質(zhì)量工程師和其他操作人員等各種用戶使用,以便訪問測試結(jié)果及圖像數(shù)據(jù)。


“Instrumental 專注于讓用戶充分利用其數(shù)據(jù),從而能夠靈活地以遠程方式管理工廠,”Instrumental 業(yè)務(wù)開發(fā)和解決方案總監(jiān) Tobias Harrison-Noonan 說?!靶鹿谝咔槠陂g發(fā)生的巨變,導(dǎo)致工程師無法進入其工廠,現(xiàn)在這項能力比以往任何時候都顯得更加重要?!?/p>


工作原理


Instrumental 提供一種簡易成像站(標(biāo)準(zhǔn)、典型實施),以及為生產(chǎn)線自動化部署提供的充分定制選擇。在成像站的內(nèi)部,是一臺 Teledyne FLIR 彩色機器視覺相機,通常配備 2000 萬像素卷簾快門 CMOS 圖像傳感器。該系統(tǒng)使用 Edmund Optics 的鏡頭,并采用工業(yè)級條燈來照明。客戶可以選擇使用現(xiàn)成的 Instrumental 成像工作站,在美國和中國的專家團隊協(xié)調(diào)下輕松安裝。此外,客戶還可以選擇使用自己的硬件。


在機器視覺相機的競爭態(tài)勢下,Instrumental 選擇了 Teledyne FLIR 相機,是因為其提供 Spinnaker 軟件開發(fā)工具包 (SDK)。Harrison-Noonan 指出,“根據(jù)我們的研究,Spinnaker SDK 似乎兼容性非常好,并且非常便于集成,事實證明我們是對的。” 此外,Teledyne FLIR Blackfly S 系列中還有一個大的相機系列,為我們的客戶提供了更換相機的靈活性,同時較大程度減少了額外的軟件開發(fā)?!?/p>


“例如,”他繼續(xù)說,“雖然我們默認部署的是 2000 萬像素 Blackfly S USB3 相機,但團隊需要一臺配備全局快門的 Blackfly S 相機,以減少傳送帶移動應(yīng)用中的運動模糊。由于相機屬于同一個系列,我們只需做很少的軟件修改?!?/p>

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在一種類似情況下,Instrumental 團隊為需要透過透明材料觀察的特定應(yīng)用部署了帶紅外燈的單色相機。同樣,Instrumental 能夠輕松使用一種不同的 Blackfly S 型號。


直觀的設(shè)置,在 24 小時內(nèi)快速獲得投資回報 (ROI)


雖然 Instrumental 平臺常用于電子產(chǎn)品應(yīng)用,但成像站適用于許多不同類型的產(chǎn)品。缺陷訓(xùn)練在云端完成,而 Instrumental 通過引導(dǎo)新用戶了解其托管云平臺企業(yè)級托管安全性的一系列廣泛措施和協(xié)議來緩解安全問題。與針對性的深度學(xué)習(xí)檢查的典型操作相比,Instrumental 的機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程需要的圖像更少。軟件分析數(shù)萬億字節(jié)的數(shù)據(jù)并建立相關(guān)性。


“該平臺有意設(shè)計成通用型 — 我們不把人工智能 (AI) 作為一項服務(wù)提供,而是由團隊花費兩個月的時間設(shè)計出一種非常具體的算法,”Harrison-Noonan 說。“通常我們只需要 30 張產(chǎn)品圖像,AI 會自動開始識別新問題,無需用戶輸入,這確實為非視覺專家簡化了整個過程。”

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推斷在邊緣進行 — 通常在一臺配備強大 GPU 的 Dell 計算機上 — 以便系統(tǒng)能夠更快地做出決策,并且在互聯(lián)網(wǎng)中斷的情況下仍然可以運行。只要系統(tǒng)準(zhǔn)備好了 30 張圖像,就可以開始分析數(shù)據(jù),并將異常情況突出顯示給操作員看,以便其確認或刪除突出顯示的問題。


此外,來自世界任何地方的多個用戶可以訪問單個項目,并為訓(xùn)練階段貢獻數(shù)據(jù),然后將該數(shù)據(jù)庫用作中央數(shù)據(jù)協(xié)作平臺。


“例如,美國的設(shè)計工程師使用 Instrumental 平臺進行故障分析,他們經(jīng)常向亞洲的質(zhì)量和工廠團隊直接分享結(jié)果和行動,以加快全球溝通,”Harrison-Noonan 說。


千分尺精度級的缺陷分辨率

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圖像:Blackfly S USB3 相機型號

使用 Blackfly S 2000 萬像素相機可使 Instrumental 成像站捕獲檢查小型微電子器件所需的高細節(jié)水平,這些器件只要很小的差錯就可能導(dǎo)致故障。例如,對于手機檢測這類任務(wù),Instrumental 將估計光學(xué)器件的大小,相應(yīng)地設(shè)置工作距離,然后在這個距離上計算分辨率。


“Instrumental 使用計算器來估算需要多少像素來挑出缺陷,”Harrison-Noonan 說?!巴ǔ?,我們會估計需要 5 到 6 個像素才能挑出缺陷,這意味著普通移動電子尺寸設(shè)備的缺陷大小約為 150 至 200 微米,通常這就是我們要在此類應(yīng)用中做到的?!?/p>


Teledyne FLIR 提供六種不同的 Blackfly S 相機型號,均配備 2000 萬像素、帶卷簾快門和全局重置的圖像傳感器。這些型號提供 USB3、GigE,以及各種板級可選配置,量子效率范圍為 65.39% 至 80%,幀率高可達 18 FPS,圖像傳感器從 4 萬至 2450 萬像素。


后續(xù)內(nèi)容

雖然 Instrumental 的系統(tǒng)通常使用彩色可見光譜相機,但公司擴展到新的數(shù)據(jù)源,例如紅外線,甚至是 X 射線和 3D 成像技術(shù)。


“隨著不同領(lǐng)域的公司對采用云技術(shù)更加了解或更加開放,該系統(tǒng)能夠幫助他們達到并超越其指標(biāo),即使在疫情期間也是如此,”Harrison-Noonan 說。


“Teledyne FLIR 提供了龐大的相機產(chǎn)品組合,適用于各種不同應(yīng)用,為我們的系統(tǒng)提供了處理新任務(wù)的靈活性?!?/p>


他補充道,“電子制造商使用 Teledyne FLIR 相機來保證質(zhì)量并滿足生產(chǎn)計劃,即使在疫情期間也是如此。利用 Instrumental 系統(tǒng)和 Teledyne FLIR 已成為我們使用新數(shù)據(jù)源來適應(yīng)客戶需求的關(guān)鍵?!?/p>


審核編輯(
吳新慧
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