Strojové vidění Vám zajistí dlouhodobou precizní a spolehlivou kontrolu kvality a konkurenční výhodu do budoucna.  

Co je vlastně strojové vidění, strojové učení a neuronová síť?

Strojové vidění využívá kamery nebo více kamer pro kontrolu a analýzu objektů a dokáže tak měřit všechny fyzikální veličiny.

Cokoliv co vidí člověk, tak vidí stroj, akorát přesněji, ve větším rozlišení, spolehlivěji a rychleji.

Pokud umíme naučit počítač stylem kouknu a vidím, jedná se o strojové učení.

Neuronové sítě, respektive modely jsou trénovány na desítkách tisíc obrázků, bez toho by neuronové sítě nebylo možné úspěšně použít na detekci objektů na obrázku. Díky předučeným modelům je možné úspěšně natrénovat hlubokou neuronovou síť i na malém množství vzorků a rozpoznávat například škrábance na povrchu a jiné povrchové vady.

Zákazník dnes vlastně nemusí rozumět neuronovým sítím, strojovému učení nebo mít výpočetní kapacity, vše dokáže zařídit a poskytovat kvalitní dodavatel specializovaný na strojové vidění.

*Pro zvídavé čtenáře: více k neuronce naleznete zde.

Kde lze využít strojového vidění?

Strojové vidění má široké využití, v podstatě ve všech podnicích, kde je kladen důraz na přesnost a spolehlivost. Konkrétně největší využitelnost je aktuálně v průmyslu, od potravinářského průmyslu, přes farmacii, výrobní podniky až po logistiku.

Jaké jsou výhody technologií, které pracují se strojovým viděním, strojovým učením a neuronovými sítěmi?

Hlavní výhodou je právě preciznost a spolehlivost kontroly kvality. S tím souvisí celkové zefektivnění kontroly kvality, kdy zákazníkovi ubydou starosti s nedostatkem lidí, chybovostí způsobenou nedokonalostí lidských smyslů a subjektivitou při vyhodnocování. Kontrola produktů může probíhat 24/7 a vzhledem ke zpracování dat na dálku a online, tak je samozřejmostí okamžitý přístup k informacím – tzn. jakékoliv chyby, které se vyskytnou na kontrolovaných produktech kdekoliv na vstupní, průběžné nebo výstupní kontrole, lze okamžitě začít řešit. A vadu lze zpětně kompletně vytrasovat pomocí zpětné kontroly a historie dat.

V neposlední řadě dokáží tyto technologie zajistit úsporu nákladů a návratnost investice v krátkodobém horizontu.

Konkrétní příklady strojového vidění v praxi

V potravinářském průmyslu a farmacii se strojového vidění používá nejčastěji při kontrole kompletnosti balení. Představte si kontrolu kompletnosti finálního balení před distribucí k zákazníkovi – např. jogurt je v kelímku a opatřen víčkem. Nebo v případě léčiv jsou kapsle uloženy v blistru. Zároveň je kontrolována i poloha produktu na lince, aby byly platíčka s kapslemi vložena správným směrem do krabičky nebo kelímky jogurtu nebyly vzhůru nohama.

strojove videni jogurty

V případě výrobních a zpracovatelských firem je strojové vidění využíváno tam, kde v kontrolním procesu není manuální a vizuální kontrola pracovníkem dostatečná. Je to asi nejširší pole možné působnosti strojového vidění. Krom výše uvedených příkladů, které mají své využití i v dalších průmyslových oborech se může jednat jak o rozptyl vad v řádu tisícin milimetrů, tak další nedokonalosti pouhým okem neviditelné jako studené spoje, otřepy nebo zakřivení.

Zkontrolovat lze také například parametry polyuretanové pěny, lan nebo pružin. Představivosti se v tomto případě meze nekladou.

Zajímavým segmentem je také kontrola finálních produktů, kdy je kontrolována kompletnost finálního produktu po ruční kompletaci.

 

Zajímají Vás, jak lze jednoduše implementovat precizní a spolehlivou kontrolu kvality? Kontaktujte nás.