Репортаж от Wedoany，С повышением точности производства промышленный контроль качества сталкивается с вызовами: микроскопические царапины на MPO-оптических разъемах могут повлиять на каналы связи в центрах обработки данных, а мелкие трещины в автомобильных деталях, полученных литьем под давлением, представляют угрозу безопасности. Ручной контроль неэффективен, а традиционному оборудованию трудно справляться со сложными криволинейными поверхностями и глубокими полостями.
Технологическая компания Inte Intelligent Technology Co., Ltd. из Гуанчжоу, созданная на базе Гуанчжоуского исследовательского института Сианьского университета электронных наук и технологий, в сотрудничестве с экосистемой промышленного периферийного оборудования Intel разработала высокоточное и высокоскоростное решение для визуального контроля на базе искусственного интеллекта, направленное на повышение способности выявления дефектов.
В области оптической связи, для контроля MPO-оптических разъемов, компания представила интегрированное оборудование для контроля торцевых поверхностей MPO. Оно позволяет одновременно снимать 4 и более торцевых поверхностей, время контроля одного MPO-изделия составляет 4-5 секунд, скорость контроля одной жилы — 0,38 секунды, что в 4-5 раз быстрее средних показателей отрасли. Оснащенное автоматическим фокусирующим микроскопическим модулем, оно способно выявлять царапины и загрязнения размером до 0,5 мкм, с уровнем пропуска дефектов ниже 0,5% и уровнем ложных срабатываний ниже 2%. Одна установка может заменить 4-5 человек. Накопление данных ИИ поддерживает отслеживание качества, связывая параметры предшествующих технологических процессов, что позволяет перейти от перехвата брака к предотвращению дефектов.
В области контроля автомобильных деталей, полученных литьем под давлением, оборудование использует систему совместной мультиракурсной съемки и интегрирует Intel пограничный сервер, обеспечивая вычисления в реальном времени. Оно обеспечивает 360-градусный визуальный охват, контролируя такие области, как глубокие полости и пазы. Время контроля одной точки составляет 120 миллисекунд, что на 74,4% меньше, чем в среднем по отрасли, уровень пропуска дефектов снижен до 5%, а точность распознавания дефектов достигает уровня 0,1 мм.
Компания самостоятельно разработала универсальную платформу для обучения алгоритмов ИИ, использующую режим обучения с малым количеством образцов и без учителя. Для обучения модели достаточно всего 5 изображений, адаптация под новую деталь занимает 15 минут, что снижает порог переключения производственных линий.
Являясь партнером экосистемы Intel Xcelerator, компания Inte Intelligent Technology из Гуанчжоу уже обслуживает ряд отраслевых предприятий и планирует расширять сотрудничество в таких областях, как чипы и дисплейные панели, продвигая AI-контроль качества в качестве производственного стандарта. Благодаря экосистеме Intel компания переносит свои технологии в большее количество сценариев высокотехнологичного производства.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
