Acrovision (Vereinigtes Königreich, https://acrovision.co.uk) hat erfolgreich ein Inspektionssystem mittels Deep Learning bei Toyota Motor Manufacturing UK LTD implementiert. Durch die Verwendung verschiedener TPL Vision Beleuchtungen ersetzt das automatisierte System manuelle Inspektionsprozesse, was zu einer Verbesserung von Qualität, Zuverlässigkeit und Effizienz führt. Die Einführung von KI-Vision-Technologie ermöglicht eine präzise Erkennung, Analyse und Klassifizierung von Abweichungen, selbst bei Variationen, basierend auf den Beispielen, die dem System präsentiert wurden.
Herausforderungen
- Verschiedene Autoteile müssen in schwierig zu erreichenden Bereichen inspiziert werden.
- Glänzende und reflektierende Oberflächen erschweren es dem Bildverarbeitungssystem, scharfe Bilder zu erzeugen.
- Es müssen über 60 Inspektionen an jedem Fahrzeug durchgeführt werden.
- Die Verwendung von KI/Deep Learning-Technologie zur Klassifizierung von Defekten.
- Die KI muss konsistente und zuverlässige Entscheidungen mit maximaler Genauigkeit treffen, basierend auf einem menschlichen Lernmodell, das gute/schlechte Beispiele verwendet.
- Die Daten müssen direkt mit dem Tracking-System von Toyota kommunizieren.
Lösung
Die gewählte Beleuchtungslösung bestand aus einer Kombination von Stablichtern, Ringlichtern und Flächenleuchten, um sicherzustellen, dass alle Inspektionsbereiche angemessen beleuchtet werden. Das in Toyotas Produktion integrierte System umfasst 17 Kameras, die externe Beleuchtung verwenden, um die Spezifikationen für jedes Fahrzeug zu bestätigen, Komponenten zu identifizieren und nach Defekten zu suchen.
Seit der Einführung des Mehrkamera-Bildverarbeitungssystems hat es eine erhebliche Reduzierung der Inspektionszeit gegeben.
Die gemeinsame Pressemitteilung zur Anwendung kann hier heruntergeladen werden.
