2020年のAIベースの目視検査の価値

10年以上の間、メーカーは収益を改善するために自動化されたソリューションに目を向けてきました。自動化とマシンビジョンは現在拡張されており、AIに取って代わられています。これが2020年のAIベースの目視検査の価値です。

AIベースの目視検査の価値

AIに取って代わられることは、目視検査に関しては特に当てはまります。 AIベースの目視検査技術の使用は、製造業の業務を改善する能力を変革しています。

AIベースの視覚検査は、コンピュータービジョンとディープラーニングというAIの2つの主な強みに依存しています。すべてのAIシステムは、その環境を認識し（コンピュータービジョン）、それらの認識に基づいて行動する（ディープラーニング）コア機能を備えて構築されています。

ディープラーニングの結果、AIはさまざまな環境に適応し、さまざまな業界で役立つようになります。無限の可能性を秘め、メーカーのニーズを満たすために迅速に開発することができます。

AIベースの目視検査の概念

よく訓練された人間の目は欠陥を検出することができます。十分に訓練されたAIベースのビジョンシステムでも同じことができますが、効率は高くなります。人間の目のように、AIベースの視覚システムは画像をキャプチャし、処理のために中央の「脳」に送信します。

人間の脳のように、AIの「脳」は、画像を既存の知識と対比することで、画像から詳細な意味を生み出します。

AIベースのビジョンシステムは、2つの統合されたコンポーネントで構成されています。センシングデバイスは「目」として機能し、深層学習アルゴリズムは「脳」として機能します。統合されたシステムは、画像を解釈する人間の目と脳の能力をうまく模倣しています。

AIベースの視覚システムは、AIの「脳」がより多くの情報を保存するため、人間の目よりも効率的です。

堅牢な計算能力により、利用可能なデータを高速で解析できます。システムは、写真とビデオの両方でオブジェクトを分類し、複雑な視覚認識タスクを実行できます。

AIベースのビジョンシステムは、画像やキャプションの検索、オブジェクトの検出、マルチメディアの分類を行うことができます。

ディープラーニングベースの視覚処理のおかげで、AIベースの視覚検査システムは、外観上の欠陥を認識し、一般的または概念的な表面全体の欠陥を検出できます（mobidev dotbiz）。

AIベースの目視検査のメリット

1。迅速な実装

数十年前の自動システムは、欠陥ライブラリ、例外のリスト、および複雑なフィルターに依存しています。この情報を収集し、正確さを確認するためにクリーンアップし、再実装するのにかかる時間は、その有効性を低下させます。また、労力を浪費します。

AIとディープラーニングは、長時間のプログラミングや面倒な長いアルゴリズムを必要としません。 AIベースの目視検査システムは、複数の品質エンジニアとトレーニング画像のデータセットによって構築される可能性があります。システムは迅速に学習し、数週間にわたって統合されます。

2。改善された分析と品質管理

メーカーはAIを使用して、検査結果を文書化し、製品の品質を評価できます。追跡を成功させ、具体的なビジョンデータと関連付けることができる全体的なプロセス改善イニシアチブの指標には、次のものがあります。

• レシピを処理する
• 機器の違い
• コンポーネントサプライヤー
• 工場の場所

さらに、検査画像と結果を追跡して文書化することもできます。これらのイニシアチブは将来の障害を防ぎ、時間と追加の製造コストを節約します。すべてのイニシアチブと検査にディープラーニングベースのマシンビジョンを適用することで、メーカーは欠陥を早期に認識して対処することができます。

3。人件費の削減

AIソリューションは、ほとんどの専門家による人間の検査官よりも一貫性が高くなっています。人間の検査官は訓練を受けている必要があり、一度に15〜20分間だけ高度な焦点を維持することができます。人件費は毎年発生し、スタッフの離職が問題になります。これらの理由から、AIベースの視力検査は肉体労働よりも費用効果が高くなります。

ユースケース

AIは、あらゆる業界でメーカーの競争力を高めています。航空業界、半導体製造部門、およびバイオサイエンスの最近の使用例を次に示します。

アリババは、コロナウイルスによって引き起こされたヘルスケアの課題に対応するために立ち上がっています。アリババの深層学習ベースの視覚認識システムは、胸部CTスキャンでコロナウイルスを96％の精度で検出できます。システムは5,000のCOVID-19症例にアクセスし、20秒以内に診断を提供できます。さらに、このシステムはウイルス性肺炎の画像とコロナウイルスの画像を区別できます。

富士通研究所は、富士通の大山工場に画像認識システムを導入しました。このシステムは、組み立てプロセスを監督することにより、部品が最適な品質レベルで製造されることを保証します。このシステムは非常に成功したため、富士通は会社の生産拠点全体にシステムを実装しました。

エアバスは2018年に、自動化されたドローンベースの航空機検査システムを導入しました。このシステムにより、検査の品質が向上し、航空機のダウンタイムが短縮されました。

GlobalFoundriesは半導体製造のリーダーです。同社は、走査型電子顕微鏡（SEM）画像の欠陥を検出する目視検査システムを設計しました。システムはウェーハマップの欠陥を検出し、半導体デバイスの性能を判断するのに役立ちます。

上記のユースケースは、AIが私たちの生活の多くの側面を自動化できる範囲を明らかにしています。 AIビジョンは人間の視覚を複製することは決してありませんが、テクノロジーは情報を分類し続け、人間の目や脳ができない方法で進歩します。そして、人間だけがこのテクノロジーを使用して利点を得る方法を検討するかもしれません。