Intelligentse tootmise laine ajendiks on tööstusliku nägemise tehnoloogia jätkuvalt läbi ja uuendusi. Traditsioonilised tööstuskaamerad ei suuda vaevalt täita töötleva tööstuse vajadusi intelligentse tuvastamise, autonoomsete otsuste tegemise ja kiire kasutuselevõtu järele. Pildi omandamise, analüüsi ja väljundi eelisteganutikad kaameradtungib kiiresti erinevatesse tööstuslikesse rakendustesse. Järgnev ühendab turusuundumused ja tegelikud rakenduse stsenaariumid, et sügavalt uurida nutikate kaamerate viit peamist rakendussuundumust tootmiskohtades, et aidata ettevõtetel tulevast arengusuunda haarata.
1. serva intelligentne töötlemine
Tootmise edenemise kiirenemise ja süsteemi keerukuse suurenemisega on traditsioonilist tööstuskaamera + tööstusliku arvutilahendust olnud keeruline hakkama saada kõrgsageduslike pilditöötluse vajadustega. Nutikad kaamerad kasutavad sisseehitatud manustatud protsessoreid kiirserva analüüsi saavutamiseks, lühendades oluliselt aega pildi jäädvustamise tulemuse väljundist.
3C elektroonika, autoosade komplekteerimise, väljendamise jms väljadel võib servade luured saavutada millisekundi taseme defektide tuvastamise ja positsioneerimise jälgimise, mis mitte ainult ei paranda märkimisväärselt avastamise tõhusust, vaid vähendab ka süsteemi toimimise ja hoolduse raskusi ning vähendab tõhusalt kogukulusid.
2. AI algoritmi integreerimine soodustab keeruka äratundmist
Nutikad kaamerad on varustatud sügava õppe tuvastamise algoritmidega, toetades veebikoolitust, piltide klassifitseerimist, defekti otsustusvõimet, iseloomutuvastust ja muid ülesandeid, rikkudes traditsioonilise reegli visiooni sõltuvuse täpsetest mallidest. Näiteks saavad nutikad kaamerad toidupakenditööstuses täpselt tuvastada spetsiaalseid silte, deformeerunud tindiprintside koode ja defektseid pitsereid; Metallitootmise valdkonnas saavad AI -kaamerad kohaneda selliste keerukate funktsioonidega nagu peegeldavad häired ja ebakorrapärased jooteliigesed, parandades tunduvalt äratundmistäpsust. Võrreldes traditsiooniliste lahendustega on AI -kaameratel õppimisomadused "täpsemad kasutamisega", mis sobib eriti nutikate tootmise stsenaariumide jaoks, millel on suurte partiimuudatused ja sagedased protsessimuutused.
3. modulaarse integratsioon parandab tootmise tõhusust
Nutikate kaamerate praegune areng on kippunud olema väga modulaarne ja standardiseeritud ning see on füüsiliste liideste, elektriliste ühenduste ja tarkvaraprotokollide osas sügavalt ühilduv tööstusliku automaatikaseadmetega, lühendades märkimisväärselt juurutustsüklit. Näiteks saab nutikate kaamerate tootmisliinide uuendamise projektides kiiresti integreerida olemasolevatesse robotite tööjaamadesse, konveieriliinidesse ning automaatse laadimise ja laadimisliinide laadimis- ja mahalaadimisliinidesse, et saavutada visuaalse positsioneerimise, juhendamise ja avastamisfunktsioonid. Juurutustsükkel on kokku surutud mitmest nädalast traditsioonilistest lahendustest mitme päevani, minimeerides tootmisliini seisakuid.
Teisene arendus- ja visuaalne konfiguratsiooniliides, mis põhineb SDK -l, alandab ka inseneri- ja tehniliste töötajate kasutamist, pakkudes ettevõtetele mugavust replikaatide kiireks katsetamiseks ja pakkimiseks.
4. Keskkonna kohanemisvõime suureneb jätkuvalt
Tootmiskohtadega kaasneb sageli kõrge temperatuur, kõrge õhuniiskus, kõrge vibratsioon ja tugev häirete elektromagnetiline keskkond, mis seab visuaalsete seadmete stabiilsusele kõrgemad nõuded. Nutikate kaamerate uus põlvkond võtab üldiselt kasutusele kõrge kaitsetaseme struktuuri, laia temperatuuri kujundamise, sekkumisvastase filtrisüsteemi ja suletud soojuse hajumise süsteemi, mis suudab kohaneda mitmesuguste karmide tootmiskeskkondadega alates keevitustööde töötubadest, kiiretest tembeldamisest tootmisliinidest kuni toidu selgete pakendite töötubadeni.
Autotootmise assamblee tootmise töökojas peavad nutikad kaamerad silmitsi seisma keevituste sädemete, kõrghegeduse kaare häirete ja tolmukeskkonnaga. Mitme filtri ja algoritmi optimeerimise konfigureerimisega saab seadmed siiski kindlalt tuvastada joodise liigese defekte ja tagada kvaliteedikontrolli suletud ahela.
5. Andmete ühendamine võimaldab intelligentse otsuste tegemise tootmist
Nutikad kaamerad pole mitte ainult tuvastusvahendid, vaid ka andmete kogumise ja servade analüüsi sõlmed. Mitme süsteemiga sügava dokkimise kaudu saavad nutikad kaamerad integreerida avastamisandmed suletud ahelaga tootmisteabega, et realiseerida seadmete oleku jälgimine, ebanormaalne hoiatus, jälgitavuse haldamine ja muud funktsioonid. Mõned nutikad kaamerad toetavad ka pilve sünkroonimist ja kaughooldust, realiseerides tarkvara algoritmide veebipõhiseid versiooniuuendusi ja andmete kaugjuhtimist. Nutikate kaamerate AI-funktsioonide pideva uuendamise abil saab seda tüüpi andmeside ühendamine tööstuslike otsuste tegemise intelligentsuse edendamisel.
Igapäevasel kemikaalide täitmise tootmisliinil tuvastab nutikas kaamera pudeli suu vedela taseme reaalajas ja seob ERP -süsteemiga. Kui leitakse kõrvalekalde, saab täitmisrõhku ja kiirust automaatselt reguleerida, realiseerides seega suletud ahela süsteemi visuaalse ja juhtimise tootmise süsteemi.
Tööjõukulude suurenemisega, toote täpsuse paranemise ja tootmise muutuvate vajaduste ning tootmise tõhususe parandamise tõttu on nutikaid kaameraid uuendatud visuaalsetest terminalidest intelligentse tootmise kesksetesse sõlmedesse. Nende hulgas muudavad pidevad läbimurded AI äratundmisel, süsteemi integreerimisel, andmete ühendamisel ja keskkonnastabiilsusel tulevaste tehaste jaoks hädavajalikuks põhivarustuse. Kui soovite rohkem teada saada tööstuskaamerate toodete või tööstuse juhtumite kohta, külastage meie ametlikku veebisaiti võiVõtke meiega ühendustLisateabe saamiseks.
