Cum să îmbunătățești calitatea și siguranța în manufactură/producție folosind Computer Vision?

31 mai 2022

Soluția  Knosis Hub AI permite antrenarea de ansamble de inteligență artificială și computer vision în scopul identificării, clasificării, descrierii sau căutării produselor și obiectelor vizibile în imagini și fluxuri video. Recunoașterea produselor se realizează concomitent după criterii vizuale (formă, culoare), lexicografice (text lizibil) și barcode/QR. Funcționalitățile descrise pot fi puse atât în slujba asigurării calității produselor vizate, dar și pentru reducerea timpului de găsire și de plasare în magazie.

Cum să îmbunătățești calitatea și siguranța în manufactură/producție folosind Computer Vision?

Inspecția calității folosind camere video și computer vision

Folosind supraveghere video și metode de analiză computerizată a imaginii (computer vision), sistemul Knosis poate învăța să detecteze și să clasifice piesele vizibile după criteriile de inspecție și de calitate indicate. Astfel, după ce sunt introduse specimenele de referință, sub formă de imagine sau înregistrări video, utilizatorii pot defini regiunile, aspectele și etichetele de interes. Acest informații sunt apoi în mod automat transformate în ansamble de machine learning și computer vision, care apoi pot fi instalate pentru a identifica situații similare care apar pe fluxurile video provenite de la camere de supraveghere.

Beneficiile acestei abordări includ:

  • Pre-detectarea posibilelor defecte înaintea notificării inspectorului de calitate
  • Jurnalizarea și catalogarea defectelor înregistrate
  • Folosirea observațiilor și indicațiile de calitate ale inspectorului pentru îmbunătățirea

Recunoaștere și poziționare de obiecte pentru picking, împachetare și alte activități logistice

Ansamblul de machine learning antrenat poate opera de asemenea cu imagini și fotografii provenind de la orice lucrător autorizat și echipat cu un smartphone. Astfel, de la o singură fotografie la produs (etichetat sau ne-etichetat), lucrătorului i se poate răspunde la o serie de întrebări, inclusiv ”unde trebuie plasat acest produs?”, ”ce caracteristici tehnice are acest produs?”, ”ce produse similare există în magazie?”

Beneficiile acestei abordări includ:

  • Rapiditatea colectării obiectelor din magazie
  • Reducerea greșelilor de etichetare sau împachetare, prin identificare multi-criterială (cod, aspect, text)
  • Reducerea riscurilor de sustragere a obiectelor din magazie

Soluția propusă

Pentru identificare, clasificarea și inspecția obiectelor, soluția Knosis permite încărcarea spețelor (imagini, video), în care sunt reprezentate produsele de interes și în care pot fi etichetate (indicate) aspectele relevante:

  • Recunoașterea multi-criterială a obiectului
    • După elemente vizuale (culoare, forme, texturi)
    • După inscripții și elemente lexicografice (text)
    • După QR
  • Trasarea mișcării individuale a obiectelor de pe banda de lucru
  • Raportarea obiectelor necunoscute sau necomforme către operatori umani, pentru decizie și (re)clasificare
  • Detectarea anomaliilor vizuale din spațiul de lucru vizibil

Modalitatea de implementare

Pentru un proiect uzual de analiză și supraveghere video a calității, pașii sunt următorii:

Descriere

Durată estimativă

Analiza speței și configurarea instalării

2-4 săptămâni

Încărcare și augmentare (etichetare suplimentară) până la 5000 fotografii cu produse de referință (specimene)

2 săptămâni

Calibrare amplasare și poziționare camere per locație

2-3 zile / locație

Calibrare perspectivă și imagine, per fiecare flux video

2-4 zile / locație

Antrenarea și calibrararea algoritmilor de computer vision (one time)

3-5 săptămâni

 

Instalare licențe pentru componentele de analiză video în timp real

2 zile / instalare

Integrare cu punctul de supraveghere centrală

2-4 săptămâni (opțional)

Integrare și asistență tehnică pentru integrare modulului raportare (integrare standard DeepVISS)

4-6 săptămâni

Dezvoltările, configurările și integrările suplimentare identificare în analiză se estimează separat.

 

Despre Knosis.ai și Envisage.ai

Knosis.ai este o soluție integrată pentru colectarea, augmentarea și validarea datelor de antrenament pentru algoritmi de machine learning, computer vision, natural language processing and understanding.

Envisage.ai este o soluție pentru operarea ansamblelor de algoritmi de inteligență artificială pe arhitecturi distribuite (camere de supraveghere, infrastructură IoT, device-uri mobile ale utilizatorilor), cu scopul de direcționare a rezultatelor procesării înspre fluxuri de afaceri standardizate OpenAPI, gRPC sau SOAP.

Ambele soluții sunt dezvoltate și testate conform specificației deschise DeepVISS, în conformitate cu standardul OpenAPI.

Cauți o aplicație software?

Completați formularul și veți fi contactat de unul din consultanții noștri!

Aplicații software recomandate

Echipa KNOSIS.AI, formată din oameni și algoritmi de Machine Learning, se ocupă de procurarea, etichetarea și evaluarea seturilor de date pentru a obține analize de înaltă precizie.  

Descoperă aplicația arrow_forward

Ce este KNOSIS.AI?  Knosis este un startup de AI fondat în 2019, ce oferă un HUB pentru AI pentru:➡️ Date noi - de cumpărat sau închiriat pentru evaluarea și antrenarea modelelor de AI➡️ Modele de AI - deja antrenate ce pot fi publicate, cumpărate și rulate direct din HUB➡️ Experți - pentru augmentarea datelor...

Află mai multe

Articole IT&C similare
Softlead

Înțelege înainte de a decide!

Procesul de implementare al unui sistem de tip ERP este o provocare majoră pentru orice organizație.

Citește articolul arrow_forward
Softlead

Cum să reduceți timpul de producție din fabrici cu ajutorul unei aplicații software ERP?

Cei mai mulți dintre producători plasează eficientizarea timpilor de livrare în fruntea listei lor de priorități. Deloc surprinzător, pentru că timpul de livrare este un factor determinant în creșterea portofoliului de clienți, al extinderii accelerate sau al creșterii profitului unei companii/fabrici.

Citește articolul arrow_forward
Softlead

Cum au crescut veniturile generate de aplicațiile mobile în 2021?

Potrivit unui studiu publicat de Sensor Tower, utilizatorii europeni de aplicații mobile au cheltuit aproximativ 18,3 miliarde de dolari în cadrul marketplace-urilor Apple Store și Google Play în anul 2021, conturând o creștere de 23%.

Citește articolul arrow_forward