Computer Vision Proof of Concept

Dovediți inspecția automată pe propriile produse

Începe cu o poartă de fezabilitate pe eșantioanele dumneavoastră reale, pentru că unele sarcini vizuale nu sunt rezolvabile la viteza liniei dumneavoastră, iar a afla asta în prima săptămână este mai ieftin. Urmează design de captare a imaginii, date adnotate, un model validat și un test controlat pe linie — raportat pe clasă de defect, cu defecte scăpate și respingeri false numărate separat.

Verificați-mi cazul de utilizare a vederii artificiale Discutați cu un inginer de producție

Durată uzuală4–8 săptămâni

Anvergura pilotuluiO stație de inspecție, o familie de produse, un set delimitat de defecte

Interlocutor principalManager calitate

Decizia de la finalRaport de acceptare, design de hardware și recomandare de extindere

Aceasta este problema pe care trebuie să o rezolvați?

Inspecția vizuală depinde de atenția unei persoane la sfârșitul unei ture lungi.
Același tip de defect ajunge în continuare la client și nimeni nu poate spune cât de des.
Inspecția este motivul pentru care linia nu poate funcționa mai repede.
Un proiect anterior de vedere artificială a fost acceptat pe baza unei cifre de acuratețe și a eșuat la defectele care contau.

Interlocutor principal: Manager calitate · Manager de producție · Manager automatizări · Manager inginerie · Director de fabrică

Ce demonstrează acest PoC

Este sarcina vizuală rezolvabilă la viteza liniei, câmpul vizual și dimensiunea defectului dumneavoastră?

Ce captare de imagine, iluminare și optică necesită efectiv?

Care sunt precizia și recall-ul pe clasă de defect pe eșantioane pe care modelul nu le-a mai văzut niciodată?

Care este rata de acceptare falsă — defectele scăpate — și, separat, rata de respingere falsă?

Rezistă în condițiile dumneavoastră reale: vibrații, praf, reflexie, poziția piesei și schimbări de variantă?

Anvergura recomandată a pilotului

O stație de inspecție și o familie de produse, incluzând variantele ei reale.
Un set delimitat și numit de clase de defect sau verificare — nu "orice defect".
Cameră, obiectiv și iluminare selectate, alese după pasul de design al captării imaginii.
Un flux de respingere sau confirmare a operatorului, astfel încât o decizie să ducă la o acțiune.
Eșantioane de antrenare, validare și acceptare păstrate strict separate pe tot parcursul.

Ce va funcționa în timpul PoC-ului

Inspecție live la stație pe piese reale, la timpul de ciclu real.

Clasificare pe clasă cu încrederea din spatele fiecărei decizii.

Acțiune de respingere sau confirmare a operatorului, declanșată de rezultat.

Arhivă de imagini și rezultate pentru fiecare piesă inspectată în perioada de test.

Cum se desfășoară acest PoC

Săptămâna 1

Pregătirea sitului, a procesului și a datelorPoartă de fezabilitate pe eșantioanele și imaginile dumneavoastră: vizibilitatea defectului, contrast, dimensiune relativă la câmpul vizual, timp de ciclu și nivelurile de eroare acceptabile. Un rezultat negativ aici este un rezultat valid și ieftin.Criteriu de trecere: Verdict de fezabilitate emis înainte de a specifica orice hardware.

Săptămâna 1–2

Proiectarea capturii de imagine și a iluminăriiDesign de captare a imaginii și iluminare: cameră, obiectiv, distanță de lucru, geometrie de iluminare și montare, testate pe piese reale, nu alese dintr-un catalog.Criteriu de trecere: Imaginile fac defectul vizibil în mod fiabil, mai întâi pentru un evaluator uman.

Săptămâna 2–4

Colectarea și etichetarea datelorSe colectează și adnotează un set reprezentativ de imagini pe variante, ture și clase de defect, și se revizuiesc onest distribuția claselor și calitatea adnotării.Criteriu de trecere: Numărul de eșantioane și distribuția claselor documentate; setul de acceptare reținut.

Săptămâna 3–5

Antrenarea modelului și validare offlineSe antrenează și validează offline pe datele separate, raportând precizia și recall-ul pe clasă, o matrice de confuzie și rata de clasificare incertă.Criteriu de trecere: Rezultatele offline îndeplinesc pragurile convenite pe setul reținut.

Săptămâna 5–7

Funcționare reală controlatăTest controlat pe linie la viteză reală cu fluxul de respingere sau confirmare activ, urmărind latența, disponibilitatea, acceptările false și respingerile false în condiții de producție.Criteriu de trecere: Conformitatea cu viteza liniei și ratele de eroare confirmate în producția live.

Săptămâna 7–8

Decizia de implementare și cazul de businessRaport de acceptare cu metrici pe clasă, exemple de eșec, lista de limitări, lista de cantități pentru hardware, arhitectura de integrare și recomandarea de extindere.Criteriu de trecere: Continuăm, ajustăm sau oprim.

Duratele sunt uzuale, nu garantate. Ce prelungește calendarul: date lipsă sau incomplete, aprobări de securitate și de rețea, termene de livrare pentru echipamente, colectarea de mostre, accesul pentru montaj, planul de producție, accesul la mediul de test al ERP-ului și timpul de care echipa dumneavoastră are nevoie pentru a evalua rezultatele.

Nu se prevede nicio oprire neplanificată. Orice fereastră de instalare sau întrerupere controlată se convine cu dumneavoastră în avans și se planifică în jurul producției.

Cum se măsoară succesul

Cum se măsoară succesul
Indicator	Cum este definit	De unde vine valoarea	Tip
Precizie pe clasă de defect	Din piesele marcate pentru o clasă, ponderea celor care îi aparțin cu adevărat — raportată pe clasă, niciodată mediată într-o singură cifră.	Set de validare păstrat separat	Tehnic
Recall pe clasă de defect	Din piesele care prezintă cu adevărat o clasă, ponderea detectată — raportată pe clasă și pe variantă de produs.	Set de validare păstrat separat	Tehnic
Rata de acceptare falsă	Piese defecte trecute drept bune. Numărate și raportate separat de respingerile false, pentru că costul lor de afaceri este complet diferit.	Set de validare păstrat separat	Tehnic
Rata de respingere falsă	Piese bune respinse. Cifra care decide dacă operatorii vor ține sistemul pornit.	Set de validare păstrat separat	Operațional
Matrice de confuzie și număr de eșantioane	Matrice completă pe clasă cu numărul de eșantioane pe clasă, astfel încât cititorul să poată judeca cât valorează rezultatul.	Set de validare păstrat separat	Tehnic
Latența de procesare și conformitatea cu viteza liniei	Timpul de inspecție pe piesă față de timpul de ciclu disponibil, măsurat pe linie, nu pe un post de lucru.	Date din platforma MSF	Tehnic
Rata de clasificare incertă	Ponderea pieselor pentru care modelul nu a putut decide cu încredere, ceea ce fluxul de confirmare a operatorului trebuie să absoarbă.	Set de validare păstrat separat	Operațional
Disponibilitatea și comportamentul de confirmare al operatorilor	Disponibilitatea sistemului în timpul testului pe linie, și cum au gestionat efectiv operatorii confirmările și suprascrierile.	Date din platforma MSF	Adoptare

Înainte de implementare, MSF și echipa dumneavoastră convin cum se calculează fiecare indicator, de unde vine valoarea de referință, ce date sunt excluse și ce rezultat susține o decizie de implementare. Această pagină enumeră ce se măsoară; țintele concrete aparțin anvergurii scrise a PoC-ului, nu unei promisiuni comerciale.

Ce furnizați dumneavoastră

Piese sau imagini OK și NOK reprezentative, acoperind fiecare variantă și fiecare clasă de defect din anvergură.
Definițiile defectelor, regulile de severitate și nivelurile acceptabile de acceptare falsă și respingere falsă.
Timpul de ciclu, viteza liniei, câmpul vizual și condițiile de mediu la stație.
Detaliile interfeței PLC sau de respingere și orice cerință de trasabilitate.

Cine ce face

Meta Smart Factory asigură

Atelierul de analiză și coordonarea definirii anvergurii
Configurarea soluției pentru anvergura convenită
Lucrările de integrare și conectare din acea anvergură
Echipamentele MSF menționate în ofertă
Instruirea utilizatorilor pilotului
Definițiile KPI și metoda de validare
Urmărirea sesizărilor și suportul pe durata pilotului
Raportul final de rezultate și proiectul de implementare
Verdictul de fezabilitate, designul de captare a imaginii și o versiune de model validată cu evaluarea reproductibilă.
Exemple de eșec — imaginile pe care le-a clasificat greșit — nu doar pe cele pe care le-a clasificat corect.

Dumneavoastră asigurați

Un responsabil de business și un responsabil tehnic desemnați
Acces în timp util la utilizatori, linie, mașini și sistemele aprobate
O explicație fidelă a procesului și a datelor de bază
Acces la rețea, alimentare, montaj și protecția muncii
Documentația ERP, PLC și de la furnizori, plus specialiștii care o cunosc
Mostre reprezentative sau date istorice
Confirmarea că valoarea de referință este corectă
Feedback și decizia de recepție
Suficiente eșantioane NOK reale pe clasă; defectele rare sunt cele mai dificile și cele mai importante de furnizat.
Acces la linie pentru testul controlat la viteza normală de producție.

Stabilit în oferta scrisă

Panel PC-uri, tablete, servere și servere GPU
Camere, obiective, iluminare și carcase
Cititoare, imprimante, echipamente RFID, contoare și senzori
Deplasări, instalare, transport, taxe vamale și lucrări electrice locale
Dacă echipamentele sunt închiriate sau cumpărate
Dacă tariful PoC se scade dintr-o implementare

Condițiile comerciale, proprietatea asupra echipamentelor, deplasările, anvergura integrării și o eventuală scădere din costul implementării sunt stabilite în oferta scrisă de PoC. Nu sunt aceleași pentru fiecare produs, iar această pagină nu le promite.

Ce primiți la final

Verdict de fezabilitate cu raționamentul din spatele lui.
Design de captare a imaginii și iluminare validat pe piese reale.
O versiune de model validată cu o evaluare reproductibilă.
Raport de metrici pe clasă de defect, cu exemple de eșec incluse.
Listă de riscuri și limitări care acoperă condițiile care degradează performanța.
Listă de cantități pentru hardware, arhitectură de integrare și recomandare de extindere.

Condiții, excluderi și limite

Acest PoC depinde de

Suficiente eșantioane NOK reale pe clasă — cea mai comună cauză a întârzierii unui PoC de vedere artificială.
Prezentare stabilă a piesei la stație, sau un dispozitiv de fixare convenit pentru a o obține.

Nu este inclus în acest PoC

Clase de defect nenumite în anvergură, și variante de produs nereprezentate în eșantioane.
Manipularea mecanică, fixarea și construcția mecanismului de respingere.

Ce nu pretinde acest PoC

Acuratețea generală nu este niciodată folosită ca metrică de acceptare — pe un set de defecte dezechilibrat, poate arăta excelent și totuși poate scăpa fiecare defect care contează. Rezultatele sunt raportate pe clasă cu numărul de eșantioane, și nu se face nicio afirmație pentru tipurile de defect, variantele sau condițiile care nu au fost în setul validat.

Continuăm, ajustăm sau oprim — punctul de decizie

ContinuămContinuăm: rezultatele pe clasă îndeplinesc pragurile convenite la viteza liniei — se continuă cu implementarea la stație conform designului livrat.

AjustămAjustăm: captarea imaginii, acoperirea eșantioanelor sau definițiile claselor necesită lucru; exemplele de eșec arată exact unde.

OprimOprim: sarcina nu este rezolvabilă în mod fiabil la această viteză și dimensiune a defectului, și aflați asta după săptămâni, nu după cumpărarea unei celule.

Întrebări frecvente

De câte piese eșantion aveți nevoie?

Depinde de cât de variabile sunt defectul și produsul, iar poarta de fezabilitate oferă o cifră specifică pentru cazul dumneavoastră. De regulă, restricția nu sunt piesele bune — acestea sunt peste tot — ci exemple NOK reale pe clasă, în special defectele rare care sunt întregul motiv al proiectului.

De ce nu raportați pur și simplu acuratețea?

Pentru că pe o linie care produce 2% defecte, un model care trece totul obține 98% acuratețe și nu prinde nimic. Precizia și recall-ul pe clasă, plus acceptările false și respingerile false separate, sunt singurele cifre care descriu ce se va întâmpla efectiv pe linia dumneavoastră.

Ce se întâmplă dacă poarta de fezabilitate spune nu?

Primiți raționamentul, dovezile din imagini și, unde există, o alternativă — un alt punct de inspecție, o altă geometrie de iluminare, sau o verificare bazată pe senzor în loc de una vizuală. Un nu clar în prima săptămână este un rezultat bun comparativ cu o celulă eșuată în luna a noua.

Va funcționa mai târziu pe tipuri noi de defecte?

Nu automat, iar acest lucru este declarat în lista de limitări, nu ascuns. Un model detectează ceea ce a fost antrenat și validat să detecteze. Clasele noi de defect necesită eșantioane noi, reantrenare și o validare nouă — o activitate normală, planificabilă, dar nu gratuită.

Produse și programe PoC conexe

Solicitați acest Proof of Concept

Descrieți anvergura pe care o aveți în minte și revenim cu un plan de PoC în scris: ce se conectează, ce asigurați dumneavoastră, cum se măsoară succesul și cum arată decizia de la final.