Xóa bỏ chênh lệch phán định
Thống nhất tiêu chuẩn phán định vốn khác nhau ở mỗi người bằng một mô hình.
ECHO AI VISION
Chỉ một camera kiểm tra cùng lúc chủng loại, dị vật · hư hỏng và ký tự in. Khi đổi chủng loại không cần cài lại điều kiện, chỉ cần huấn luyện lại AI.
- Kiểm tra trong một lần
- Chủng loại · Dị vật · Hư hỏng
- Đọc thiếu · nhòe · hạn sử dụng
- Chữ in
- Phân tích thời gian thực
- Khoảng 100 ảnh/giây
- Chủng loại mới chỉ cần thu thập ảnh
- Huấn luyện lại
Lợi ích chính
Đổi chủng loại vẫn dùng nguyên
AI tự động phân loại chủng loại trên dây chuyền đa chủng loại.
Bắt lỗi mà kiểm tra theo điều kiện bỏ sót
Phát hiện lỗi phức hợp như dị vật, hư hỏng, in nhòe.
Truy ngược đến tận nguyên nhân lỗi
Kết quả kiểm tra nối với hồ sơ công đoạn, tìm ra công đoạn có vấn đề.
Ai sử dụng
Chất lượng, sản xuất, kỹ thuật sản xuất cùng sử dụng
Quản lý chất lượng
Xem kết quả kiểm tra và thống kê đạt/lỗi mỗi ngày. Tìm chủng loại và công đoạn tập trung lỗi để xử lý.
Phụ trách dây chuyền sản xuất
Chạy kiểm tra theo tốc độ dây chuyền, khi có cảnh báo lỗi thì liên động với dây chuyền để xử lý ngay.
Kỹ thuật sản xuất · IT
Thu thập và đánh dấu ảnh chủng loại mới, huấn luyện lại AI rồi triển khai.
Chức năng
Phân loại, tìm kiếm và đọc
01
Tự động phân biệt chủng loại
AI phân biệt sản phẩm lẫn với chủng loại tương tự.
02
Tìm dị vật · hư hỏng
Tìm và đánh dấu vị trí có dị vật, hư hỏng, bất thường hình dạng.
03
Đọc chữ in
Phát hiện in thiếu và nhòe, đọc và xác nhận chữ hạn sử dụng.
04
Bắt đầu dù ít ảnh lỗi
Thiếu mẫu lỗi thì tạo ảnh khuyết tật ảo để huấn luyện.
05
Chủng loại mới, chỉ cần huấn luyện lại
Vận hành thu thập ảnh, đánh dấu, huấn luyện, triển khai, giám sát, huấn luyện lại trong một luồng.
06
Lưu kết quả thành thống kê
Lưu kết quả kiểm tra thành lịch sử và tự động thống kê đạt/lỗi.
Màn hình
Xem kết quả kiểm tra trên màn hình
Màn hình 1 · camera dây chuyền, băng tải, phán định đạt · chủng loại · dị vật
Bắt dị vật · lẫn hàng ở dây chuyền đóng gói
Kiểm tra từng sản phẩm ngay ở tốc độ dây chuyền. Lập tức loại sản phẩm dính dị vật và sản phẩm lẫn chủng loại khác.
- Dị vật · Hư hỏng
- Lẫn chủng loại
- Giữ nguyên tốc độ dây chuyền
Màn hình 2 · hạn sử dụng, LOT, ngày sản xuất, phán định nhòe
Kiểm tra chữ in hạn sử dụng
Đọc và xác nhận hạn sử dụng và số LOT trên bao bì. Báo in lại khi chữ in bị nhòe hoặc thiếu.
- Đọc ký tự
- Nhòe · Thiếu
- Báo in lại
Màn hình 3 · thu thập ảnh, đánh dấu lỗi, huấn luyện, triển khai, giám sát hiện trường, ảnh khuyết tật ảo
Khi ra mắt sản phẩm mới
Không cần cài lại điều kiện kiểm tra từ đầu. Thu thập ảnh sản phẩm mới để huấn luyện lại AI; nếu ảnh lỗi ít thì bổ sung bằng ảnh khuyết tật ảo.
- Chỉ cần thu thập ảnh
- Khuyết tật ảo
- Triển khai ngay
Tình huống sử dụng
Bắt đầu đổi từ kiểm tra bằng mắt
Kiểm tra ngoại quan
Kiểm tra lỗi ngoại quan trên dây chuyền lắp ráp điện gia dụng bằng AI vision.
Kiểm tra đóng gói
Phân loại sản phẩm ở công đoạn đóng gói và đọc chữ in hạn sử dụng.
Theo dõi nhiệt độ
Theo dõi nhiệt độ bề mặt tia lửa ở công đoạn mài bằng camera.
Chất lượng in
Phát hiện in thiếu và nhòe trên bao bì dược phẩm·thực phẩm.
Ví dụ áp dụng
Từ điện gia dụng đến thực phẩm, nhìn thấy trước cả mắt người
Sản xuất điện gia dụng cỡ lớn
Thống nhất phán định kiểm tra ngoại quan bằng một mô hình
- Nhiệm vụ
- Kiểm tra ngoại quan ở dây chuyền lắp ráp mỗi người kiểm phán định một kiểu, và rất khó truy ngược lỗi phát sinh từ công đoạn nào.
- Phương pháp
- Thu thập và gán nhãn ảnh đạt·lỗi, bổ sung mẫu lỗi còn thiếu bằng ảnh khuyết tật ảo để huấn luyện mô hình phát hiện. Kết quả phán định được lưu lịch sử và liên kết với hồ sơ công đoạn.
- Điểm khác biệt
- Tiêu chuẩn phán định được thống nhất. Tìm ngay dây chuyền và khung giờ phát sinh lỗi.
Sản xuất thực phẩm · Đóng gói
Đọc cùng lúc chủng loại sản phẩm và chữ in hạn sử dụng
- Nhiệm vụ
- Thiết bị đọc dựa trên điều kiện bỏ sót lỗi in nhòe·méo, và mỗi lần đổi chủng loại phải cài lại điều kiện kiểm tra.
- Phương pháp
- Mô hình phân loại nhận diện chủng loại sản phẩm đóng gói, AI đọc ký tự hạn sử dụng. Chủng loại mới không cần sửa điều kiện, chỉ bổ sung ảnh để huấn luyện lại.
- Điểm khác biệt
- Cùng một camera phát hiện cả lẫn hàng và lỗi in. Không dừng dây chuyền khi đổi chủng loại.
Sản xuất vật liệu mài
Đo nhiệt độ tia lửa không thể chạm tới bằng camera
- Nhiệm vụ
- Bề mặt tia lửa ở công đoạn mài không đo được bằng cảm biến tiếp xúc, nên quản lý nhiệt độ chỉ dựa vào ước lượng bằng mắt.
- Phương pháp
- AI tìm và bám theo vùng tia lửa trong video công đoạn để ước tính và ghi lại nhiệt độ bề mặt.
- Điểm khác biệt
- Nhiệt độ được lưu thành số, so sánh cùng điều kiện công đoạn và chất lượng.
Sản xuất PCB
Kết nối thiết bị bán dẫn không cần thư viện nước ngoài
- Nhiệm vụ
- Mỗi dây chuyền dùng thiết bị của nhà sản xuất khác nhau nên việc khớp giao tiếp SECS/GEM mất thời gian, và lệnh phi chuẩn đành phải bỏ liên kết.
- Phương pháp
- Dùng SECS/GEM tự phát triển để nhận sự kiện, cảnh báo, dữ liệu sản xuất từ thiết bị, và tùy chỉnh lệnh phi chuẩn theo từng thiết bị để điều khiển hai chiều. Thông điệp được thử trước bằng trình soạn kịch bản.
- Điểm khác biệt
- Khi bổ sung thiết bị, chỉ cần cấu hình chứ không phải phát triển giao tiếp. Gắn kết đến cả kiểm tra vision trong một dây chuyền tự động.
Kịch bản áp dụng
Kết nối MES, LINKER để dây chuyền tự vận hành
Bổ sung từng sản phẩm khi cần để mở rộng như thế này.
- AI VISION Phán định lỗi.
- MES Ghi kết quả kiểm tra vào LOT công việc.
- LINKER Gửi tín hiệu dừng tới thiết bị.
- AI VISION Tổng hợp số lượng đạt/lỗi.
- LinkerFlow Hiển thị tỷ lệ lỗi trên dashboard.
- Cảnh báo khi vượt ngưỡng.
- AI VISION Thu thập ảnh lỗi.
- Orchestrator Tổng hợp nguyên nhân cùng hồ sơ công đoạn.
- Lập báo cáo chất lượng hằng ngày.
Cùng với hệ thống hiện có
Đồng hành từ thi công camera đến liên kết hệ thống
Cách triển khai
Cấu hình và chi phí tùy theo phạm vi triển khai, số người dùng và môi trường cài đặt. Hãy cho chúng tôi biết tình hình hiện tại để được tư vấn phương án phù hợp.
Liên hệ triển khaiMôi trường cài đặt
Cài trên PC công nghiệp cạnh dây chuyền và máy chủ nội bộ. Thi công camera và chiếu sáng được thực hiện cùng lúc.
Liên kết hệ thống hiện có
Liên động tín hiệu camera và thiết bị, trao đổi kết quả kiểm tra với MES qua API.
Chuẩn mở
Xuất mô hình đã huấn luyện sang ONNX để dùng cho thiết bị kiểm tra khác.
FAQ
Câu hỏi thường gặp
Ít mẫu lỗi thì có huấn luyện được không?
Tạo ảnh khuyết tật ảo để bù dữ liệu lỗi còn thiếu.
Đổi chủng loại có phải cài đặt lại không?
Huấn luyện lại mô hình bằng ảnh chủng loại mới, không cần cài lại điều kiện.
Tốc độ kiểm tra là bao nhiêu?
Phân tích thời gian thực khoảng 100 ảnh mỗi giây theo đề xuất. Cấu hình theo tốc độ dây chuyền và độ phân giải.
Triển khai mất bao lâu?
Lịch trình cơ bản: phân tích yêu cầu 1 tháng, thu thập·gán nhãn ảnh 1~2 tháng, áp dụng thử 1 tháng, kết nối dây chuyền 1.5~2 tháng.
Có sử dụng mã nguồn mở không?
Không. Wavegram là công ty chuyên phát triển AI vision và các sản phẩm AI từ năm 2020. Vì phát triển hoàn toàn bằng công nghệ tự có, chúng tôi có thể tối ưu theo quy trình riêng của bất kỳ khách hàng nào.