O valor da inspeção visual baseada em IA em 2020

Por mais de uma década, os fabricantes recorreram a soluções automatizadas para melhorar seus resultados financeiros. A automação e a visão da máquina agora estão sendo aumentadas e até substituídas pela IA. Aqui está o valor da inspeção visual baseada em IA em 2020.

Valor da inspeção visual baseada em IA

Ser substituído por IA é especialmente verdadeiro quando se trata de inspeção visual. O uso de tecnologia de inspeção visual baseada em IA está transformando a capacidade da manufatura de melhorar as operações de negócios.

A inspeção visual baseada em IA conta com dois dos principais pontos fortes da IA:visão computacional e aprendizado profundo. Todo sistema de IA é construído com a capacidade central de perceber seu ambiente (visão computacional) e agir de acordo com essas percepções (aprendizado profundo).

Como resultado do aprendizado profundo, a IA se adapta a uma variedade de ambientes, tornando-se útil em uma infinidade de setores. Ele tem potencial ilimitado e pode ser desenvolvido rapidamente para atender às necessidades do fabricante.

Conceito de inspeção visual baseada em IA

Olhos humanos bem treinados podem detectar defeitos. Um sistema de visão baseado em IA bem treinado pode fazer o mesmo - mas com maior eficiência. Como o olho humano, os sistemas de visão baseados em IA capturam uma imagem e a enviam a um “cérebro” central para processamento.

Como um cérebro humano, um "cérebro" de IA cria um significado detalhado a partir da imagem, contrastando-o com seu conhecimento existente.

Os sistemas de visão baseados em IA são compostos por dois componentes integrados. Um dispositivo de detecção atua como um "olho", enquanto um algoritmo de aprendizado profundo atua como um "cérebro". O sistema integrado imita com sucesso a capacidade do cérebro do olho humano de interpretar imagens.

Os sistemas de visão baseados em IA são mais eficientes do que os olhos humanos porque o “cérebro” de IA armazena maiores quantidades de informações.

Poder computacional robusto pode analisar os dados disponíveis em velocidades rápidas. O sistema pode classificar objetos em fotos e vídeos e realizar tarefas complexas de percepção visual.

Os sistemas de visão baseados em IA podem pesquisar imagens e legendas, detectar objetos e classificar multimídia.

Graças ao processamento visual baseado em aprendizado profundo, os sistemas de inspeção visual baseados em IA podem perceber falhas cosméticas e detectar defeitos em superfícies gerais ou conceituais (mobidev dot biz).

Benefícios da inspeção visual baseada em IA

1. Implementação Rápida

Sistemas automatizados de décadas dependem de bibliotecas de defeitos, listas de exceções e filtros complicados. O tempo que leva para acumular essas informações, limpá-las para fins de precisão e reimplementá-las diminui sua eficácia. Também desperdiça mão de obra.

A IA e o aprendizado profundo não requerem programação prolongada ou algoritmos tediosamente longos. Os sistemas de inspeção visual baseados em IA podem ser construídos por vários engenheiros de qualidade e um conjunto de dados de imagens de treinamento. O sistema aprende rapidamente e é integrado ao longo de várias semanas.

2. Análise e controle de qualidade aprimorados

Os fabricantes podem usar IA para documentar os resultados da inspeção e avaliar a qualidade do produto. Algumas métricas gerais da iniciativa de melhoria do processo que podem ser rastreadas e correlacionadas com dados concretos de visão incluem:

• receitas de processo
• diferenças de equipamento
• fornecedores de componentes
• localização da fábrica

Além disso, imagens e resultados de inspeção também podem ser rastreados e documentados. Essas iniciativas evitam falhas futuras, o que economiza tempo e custos adicionais de produção. A aplicação de visão de máquina baseada em aprendizado profundo em todas as iniciativas e inspeções ajuda os fabricantes a reconhecer e resolver os defeitos antecipadamente.

3. Redução de custos de mão de obra

As soluções de IA têm taxas de consistência mais altas do que a maioria dos inspetores humanos especializados. Os inspetores humanos devem ser treinados e só são capazes de manter um alto grau de foco por 15-20 minutos de cada vez. Os custos de mão-de-obra são incorridos anualmente e a rotação do pessoal é um problema. Por essas razões, as inspeções de visão baseadas em IA são mais econômicas do que o trabalho manual.

Casos de uso

A IA está aumentando a competitividade dos fabricantes em todos os setores. Aqui estão casos de uso recentes da indústria de aviação, setor de fabricação de semicondutores e biociência.

O Alibaba surgiu para atender aos desafios de saúde criados pelo coronavírus. O sistema de reconhecimento visual baseado em aprendizado profundo do Alibaba é capaz de detectar o coronavírus em tomografias computadorizadas de tórax com uma taxa de precisão de 96%. O sistema acessou 5.000 casos COVID-19 e pode fornecer um diagnóstico em 20 segundos. Além disso, o sistema pode diferenciar entre imagens de pneumonia viral e imagens de coronavírus.

Fujitsu Laboratories implementou um sistema de reconhecimento de imagem na fábrica Oyama da Fujitsu. O sistema garante que as peças sejam produzidas em níveis de qualidade ideais, supervisionando o processo de montagem. O sistema teve tanto sucesso que a Fujitsu o implementou em todas as unidades de produção da empresa.

A Airbus introduziu um sistema automatizado de inspeção de aeronaves baseado em drones em 2018. O sistema melhorou a qualidade das inspeções e reduziu o tempo de inatividade da aeronave.

A GlobalFoundries é líder na fabricação de semicondutores. A empresa projetou um sistema de inspeção visual que detecta defeitos em imagens de microscópio eletrônico de varredura (MEV). O sistema detecta defeitos em um mapa de wafer que ajuda a determinar o desempenho do dispositivo semicondutor.

Os casos de uso listados acima revelam até que ponto a IA é capaz de automatizar muitos aspectos de nossas vidas. Embora a visão da IA ​​nunca vá replicar a visão humana, a tecnologia continua a classificar as informações e avançar de maneiras que os olhos e o cérebro humanos não conseguem. E apenas os humanos podem considerar como usar essa tecnologia para obter vantagens.