Gépi látásos minőségellenőrzés bevezetése a gyártósoron: a mérnöki döntések, amelyek mindent megelőznek

Ne a kamerával kezdje, hanem a hibával

Minden hardverkérdés előtt tisztázni kell, mi számít hibának ezen az alkatrészen, és ki dönt róla. Ez triviálisnak hangzik, amíg ki nem próbálja.

Vegyen le száz darabot a sorról, a kétes példányokkal együtt, és két tapasztalt ellenőr egymástól függetlenül válogassa őket jó és selejt kupacba. Az egyértelmű hibákon egyet fognak érteni. A határesetek populációján — a halvány karcon, a kitöltetlenül maradt részen, az olvasható, de nem éles nyomaton — gyakran nem.

Ez az eltérés a pontosság valódi felső korlátja. Ha két ember, aki évek óta ezt a munkát végzi, nem tud megegyezni ugyanazon a darabon, akkor nincs egyetlen helyes válasz, amit egy modell megtanulhatna, és nincs az a szállító, aki ilyet le tudna szállítani. Egy ajánlatban szereplő pontossági érték tehát semmit nem jelent addig, amíg a definíció nincs rögzítve.

A megoldás nem egy jobb algoritmus. A megoldás egy írott hibakatalógus — minden típus megnevezve, képpel — és típusonként egy határminta-készlet fizikai darabokból: a még elfogadható legrosszabb darab, és a már selejtnek számító legjobb darab. Ezek a darabok lesznek a referencia a címkézéshez és az átvételi teszthez is.

Amit senki nem tud következetesen meghatározni, azt nem lehet automatizálni, csak gyorsabban vitatkozni róla.

Kameraválasztás szempontok alapján, nem márka alapján

Az ipari kamerák kiválasztása számtan, nem ízlés kérdése.

A felbontást a legkisebb megtalálandó jellemző szabja meg. Ossza el a látómezőt — az alkatrész, plusz a ráhagyás arra, ahogyan elfekhet — a szenzor pixelszámával, így kapja meg a milliméter per pixel értéket. Az a hiba, amely egyetlen pixelre esik, nem lesz megbízhatóan megtalálható, ezért számoljon több pixellel a legkisebb jellemző méretén keresztül, kis kontraszt esetén többel is. Az ezen felüli felbontás sávszélességbe és mélységélességbe kerül, a kontraszt pedig amúgy is többet ér, mint a pixelszám.

Az expozíciónak le kell győznie a sort. A mozgásból eredő elmosódás a sebesség és az expozíciós idő szorzata: egy méter per másodperccel haladó alkatrész egy milliszekundumos expozíció alatt egy millimétert kenődik el. Ha az elkenődés nagyobb, mint maga a hiba, a küzdelem már eldőlt. A rövidebb expozíció több fényt kíván, és éppen ezért a megvilágítás és a kamera egyetlen közös döntés. Bármihez, ami mozgás közben kerül a kép elé, global shutter kell; a rolling shutter soronként olvassa ki a szenzort, és torzítja a mozgó alkatrészt.

Mátrix- vagy vonalkamera. A mátrixkamera (area scan) a megállított vagy ütemezetten pozicionált darabokhoz való. A vonalkamera (line scan) soronként építi fel a képet: folyamatos szalaghoz, csíkhoz vagy extrudátumhoz, illetve a kamera előtt körbeforgatott hengeres alkatrészhez, és állandó vagy enkóderrel szinkronizált mozgást igényel.

Monokróm, hacsak nem a szín maga a hiba. A monokróm szenzor minden pixelt a részletekre költ, és gyenge fényben érzékenyebb. Színeset akkor válasszon, amikor az információt a szín hordozza: rossz színű beépített alkatrész, folt, a nyomat színe a specifikációhoz képest.

Interfész és kábelezés. Az interfész határozza meg a kábelhosszt, a sávszélességet és a költséget: GigE a hosszú kábelezéshez, USB3 a mérőasztalon, nagy sávszélességű ipari interfészek a gyors vonalkamerához. Utána jön a hálátlan rész, amely a terepi hibák többségét okozza: energialánchoz minősített kábel, reteszelt csatlakozók, tehermentesítés, és olyan kábelnyomvonal, amely elkerüli a hajtás- és hegesztőkábeleket.

A megvilágítás több kimenetelt dönt el, mint a kamera

Az a hiba, amelyet a fény nyilvánvalóvá tesz, egyszerű feladat; ugyanaz a hiba, amelyet egy modellnek kell kibányásznia egy zajos képből, drága feladat. Néhány geometria a gépi látáshoz szükséges megvilágítás feladatainak nagy részét lefedi. A világos látóterű (bright field) megvilágítás a nézési tengely mentén érkezik, és egyenletes, általános célú képet ad nyomathoz, színhez, meglét-ellenőrzéshez. A sötét látóterű (dark field) megvilágítás súrolószögből érkezik, és a karcokat, gravírozást világítja ki sötét háttér előtt. A háttérvilágítás sziluettként mutatja a darabot: kontúrméretekhez, furatpozícióhoz, töltési szinthez. A dóm egyenletes fénybe burkolja az íves vagy fényes felületet — ez a válasz a tükröző felületen lévő nyomatra. A koaxiális fény az optikai tengely mentén érkezik, sík, tükröző felületekhez és lézergravírozáshoz.

Egy karc, egy horpadás és egy nyomathiba három különböző megvilágítási feladat: a karchoz súrolófény kell; a horpadáshoz, amely nem a színt, hanem a felület dőlését változtatja meg, olyan fény, amelynek tükörképe ezzel a dőléssel elmozdul; a nyomathoz sík, csillanásmentes fény. Ha mindhármat egyetlen lámpatestből akarjuk lefedni, abból lesz az az állomás, amely mindenben közepes.

Aztán ott van a környezeti fény, amely csendben tönkreteszi az átvételen átment rendszereket: délutáni napfény a tetővilágítón át, vagy egy műszak, amely másik lámpasort kapcsol fel. Fizikailag kezelje: takarja le az állomást, tegyen a LED hullámhosszához illesztett sávszűrőt az objektívre, és villantson röviden és erősen a képfelvételi triggerről, hogy az ön fénye uralja a teret.

Egy stabil kép olcsóbb, mint egy nagyobb modell.

2D vagy 3D

Az ellenőrzések többsége 2D feladat: meglét, pozíció, síkbeli méretek, nyomat, szín, minden, ami kontrasztként jelenik meg a felületen.

Akkor menjen 3D felé, ha a jellemző magasság vagy alak, és nem hoz létre megbízhatóan kontrasztot: ragasztócsík magassága, tüskék egysíkúsága, hegesztési varrat profilja, vetemedés, horpadás festetlen fémen, töltési szint átlátszatlan tartályban. A lézeres triangulációhoz relatív elmozdulás kell, a strukturált fény álló darabon is működik; mindkettő nehezen boldogul a tükörfényes felületekkel és a takarásokkal, és darabonként jóval több adatot termel.

Gyakorlati próba: ha egy jó ellenőr fényképről meg tudja ítélni a darabot, akkor 2D feladatról van szó. Ha meg kell döntenie a fényben, akkor 3D-ről vagy egy speciális megvilágítási geometriáról — és a megvilágítást érdemes előbb kipróbálni.

A címke- és nyomatellenőrzés rendszerint nem AI-feladat

Ami AI-alapú ellenőrzési igényként érkezik, annak jó része címke- és nyomatellenőrzés, és ennek jó része determinisztikus: vonalkód vagy data matrix minősítése, a nyomtatott szöveg összevetése egy elvárt karakterlánccal, annak ellenőrzése, hogy a megfelelő verzió van-e a megfelelő terméken.

A nehéz rész nem az olvasás, hanem az, hogy honnan jön az elvárt érték. Ha a kezelő az állomáson begépeli a célszöveget, akkor egy elgépelést automatizált; a kódnak, a sarzsnak, a dátumnak és a verziónak a rendelésből, MES- vagy ERP-rendszerből kell leérkeznie. A gépi tanulás itt a nyomatminőségnél érdemli ki a helyét — elkenődés, hiányzó pontok, torzulás íves felületen —, nem az összehasonlításnál.

Tanítóadat, őszintén

A sor túlnyomórészt jó darabokat gyárt, és ez az egyensúlytalanság határozza meg az ellenőrzési adathalmazt. Ettől lesz az összesített pontosság használhatatlan: az a modell, amely mindenre azt mondja, hogy jó, jó pontszámot ér el egy szinte csupa jó darabból álló adathalmazon. A hibákon mérje: hányat talált meg, és hány jó darabot dobott ki.

Ez a megközelítést is alakítja. Az anomáliadetektálás a jó darabokból tanulja meg a normálisat, és az attól való eltérést jelzi; kevés hibaképet igényel, és olyanra is reagál, amit soha nem látott, viszont csak annyit mond, hogy a darab szokatlan, azt nem, hogy mi a baj vele. A felügyelt osztályozás és szegmentálás megnevezi és megtalálja a hibát, amire a hibakatalógusnak és az SPC-nek szüksége van, viszont minden osztályból valódi példák kellenek hozzá — több, mint amennyire bárki számít. Így vagy úgy, egy modell csak azokat a hibákat ismeri, amelyeket megmutattak neki.

Aztán a drift. A modell a sor egy pillanatfelvétele a tanítás idejéből, a sor pedig mozog: új beszállító, másik anyagsarzs, szerszámkopás, takarítás közben meglökött kamera, alkatrészverzió-váltás. Az újratanítás karbantartási tevékenység felelőssel és ütemezéssel, nem pedig projektfázis, amely egyszer véget ér.

A címkézés külön döntést érdemel, mert aki a képeket címkézi, az határozza meg a minőséget az üzem számára. Azokhoz tartozik, akiké a hibadefiníció, és a határminták alapján kell dolgozniuk; különben a fenti ellenőri nézeteltérés következetlen címkékként tér vissza, azok pedig mindent megkötnek, ami utána jön.

A szintetikus és az augmentált adat meghatározott helyeken segít. Az augmentálás — kis változtatások az elforgatásban, a pozícióban, a fényerőben, az élességben — olcsó, amíg azon belül marad, amit az állomás fizikailag elő tud állítani. A renderelt képek ott segítenek a legtöbbet, ahol a hiba geometriai és leírható: hiányzó alkatrész, rossz orientáció. Ott segítenek a legkevesebbet, ahol éppen a hiba megjelenése az ismeretlen — pontosan azt nem tudja kitalálni egy renderelő.

Bármin is tanít, tartson vissza egy valódi képekből álló teszthalmazt, a határesetekkel együtt. Csak így lehet őszintén eldönteni, hogy egy új modell jobb-e a réginél.

A téves riasztások üzleti döntés kérdései, nem műszakiak

Minden ellenőrző rendszerben van egy küszöbérték, és az két hibafajtát játszik ki egymás ellen: ha szorít rajta, több hibát fog meg, és több jó darabot dob ki; ha lazít, fordítva. Egyik beállítás sem szünteti meg mindkettőt. Hogy melyik irányba érdemes húzni, az az adott üzemre jellemző gazdasági kérdés: mennyibe kerül egy kicsúszott hibás darab, szemben azzal, mennyibe kerül a túlselejtezés selejtben, utómunkában és kezelői időben.

Az aszimmetriával érdemes előre számolni. A túlselejtezés gyorsabban rombolja le a bizalmat, mint a kicsúszott hibák. A kicsúszott hibák hetekig láthatatlanok maradnak; az az állomás viszont, amely jó darabokat dob ki, egy órán belül feltűnik, és a reakció kiszámítható: a kezelő elkezdi felülbírálni, aztán már oda sem néz, a kamerából pedig drága lámpa lesz.

Ezért valakinek birtokolnia kell a küszöbérték helyét: egy megnevezett személynek a minőségbiztosításon, a beállítás rögzítve az ellenőrzési tervben, a változtatásokról napló. Két kimenet helyett három — jó, hibás, és egy emberhez irányított felülvizsgálati sáv — lehetővé teszi, hogy szorosra húzza a detektálást anélkül, hogy a határesetek populációját a kezelőre borítaná. Az átvételi kritériumot indulás előtt, üzemi fogalmakban rögzítse: kicsúszott hiba ezer darabra és téves selejt műszakonként.

Egy verdikt a képernyőn önmagában semmit nem változtat meg

A kép megvan, a modellnek van válasza, és az alkatrésszel még mindig nem történt semmi. Két dolognak kell következnie.

Beavatkozás. A selejtezést fizikailag ki kell kényszeríteni — kitoló, terelő, vagy reteszelés, amely megállítja a következő műveletet azon a darabon —, a PLC-n keresztül, úgy megtervezett kézfogással, hogy egy sikertelen képfelvétel vagy egy lassú kiértékelés biztonságos állapotot eredményezzen, ne néma átengedést. A kidobást igazolja vissza érzékelővel, amely látja a darab távozását. Az a kidobó, amely mellétrafál, és ezt nem jelzi, rosszabb, mint ha nem lenne ellenőrzés, mert innentől mindenki azt hiszi, hogy a darabokat ellenőrizték.

A rögzítés. A verdikt, a kép és az időbélyeg a munkarendeléshez, a sarzshoz, a sorozatszámhoz, az állomáshoz és a modellverzióhoz tartozik, MES-ben és QMS-ben. A modellverzió számít: egy újratanítás után a tegnapi verdiktek egy másik bíró döntései voltak. Ez a rögzítés az, amitől az ellenőrzés kamatozni kezd: a hibatípusonkénti hibaarány SPC-változóvá válik, a kárelhárítás pedig lekérdezés lesz egy heti papírmunka helyett.

Mitől bukik meg egy bevezetés

Majdnem mindig valamelyik az alábbiak közül, és ritkán a modell.

Instabil bemutatás — az alkatrész nem ugyanoda, nem ugyanolyan szögben és távolságban érkezik: rezgés, kilazult konzol, takarítás közben meglökött befogó. A készülékezés a legolcsóbb pontosság, amit valaha venni fog.

Gazdátlan küszöbérték, amely azzal sodródik, hogy ki van műszakban.

Alkatrészverzió, amelyre senki nem tanított újra. A műszaki változáskezelésnek fel kell sorolnia az ellenőrzést az érintett rendszerek között.

Nyomtalan áthidalás. A kezelőknek kell felülbírálási lehetőség, de azt naplózni és felül kell vizsgálni.

Senki nem nézi a képeket. Valakinek rendszeres ritmusban át kell néznie a hibás eseteket, és a jó darabokból is egy mintát; a drift így derül ki azelőtt, hogy a vevő venné észre.

A koncepciótesztelés körülményeit véglegesnek veszik. A demó mérőasztalon futott, éjszaka, úgy, hogy egy ember fogta mozdulatlanul a darabot.

Hol jövünk mi a képbe

A Meta Smart Factory Computer Vision modulja ennek az ellenőrzési oldalát fedi le — az adott hibához specifikált kamera és megvilágítás, a saját alkatrészein tanított modellek, kiértékelés a soron —, és együttműködik a MES és a Quality (QMS) modulunkkal, így a verdikt a munkarendeléshez és a sarzshoz kerül, majd a nyomon követhetőségbe és az SPC-be folyik tovább, ahelyett hogy megállna egy lámpánál. A selejtezés beavatkozása a PLC-n keresztül fut, ugyanazon az IIoT- és OPC UA-kapcsolaton.

Ha ennek az elején tart, az első hasznos lépés nem egy demó. Hanem a száz darabos próba két ellenőrrel és egy írott hibakatalógussal — ezt szívesen végigcsináljuk önökkel, mielőtt bárki kamerát specifikálna.