Uvedba strojnega vida na proizvodni liniji: inženirske odločitve, ki pridejo prve

Začnite pri napaki, ne pri kameri

Pred vsakim vprašanjem o strojni opremi se dogovorite, kaj na tem kosu velja za napako in kdo o tem odloča. To zveni samoumevno, dokler tega ne preizkusite.

Vzemite sto kosov z linije, tudi neprijetne, in naj jih dva izkušena kontrolorja neodvisno razvrstita na dobre in zavrnjene. Pri očitnih napakah se bosta ujela. Pri mejni populaciji — komaj vidna praska, nedolito mesto, tisk, ki je berljiv, a ni oster — pogosto ne.

To neujemanje je pravi strop točnosti. Če se dva človeka, ki to delo opravljata leta, pri istem kosu ne moreta zediniti, ni enega samega pravilnega odgovora, ki bi se ga model lahko naučil, in noben dobavitelj ga ne more dostaviti; zato je vsaka številka o točnosti v ponudbi brez pomena, dokler definicija ni fiksirana.

Rešitev ni boljši algoritem. Rešitev je zapisan katalog napak — vsak tip poimenovan, s slikami — in mejni komplet fizičnih kosov za vsak razred: najslabši še sprejemljiv kos in najboljši že zavrnjen. Ti kosi postanejo referenca za označevanje in za prevzemni preizkus.

Problema, ki ga nihče ne zna dosledno opredeliti, ni mogoče avtomatizirati; mogoče se je o njem le hitreje prepirati.

Izbira kamere po merilih, ne po znamki

Izbira kamere je računanje, ne stvar okusa.

Ločljivost sledi najmanjši značilnosti, ki jo morate videti. Vidno polje — kos plus rezerva za to, kako se lahko postavi — delite s piksli senzorja in dobite milimetre na piksel. Napaka, ki pade na en sam piksel, ne bo zanesljivo najdena, zato računajte na več pikslov čez najmanjšo značilnost, pri nizkem kontrastu na več. Ločljivost čez to mejo stane pasovno širino in globinsko ostrino, kontrast pa tako ali tako prekaša število pikslov.

Osvetlitveni čas mora biti kos hitrosti linije. Zabrisanost zaradi gibanja je hitrost krat čas osvetlitve: kos, ki se premika en meter na sekundo, se pri milisekundni ekspoziciji razmaže čez en milimeter. Če razmaz preseže napako, je stvar izgubljena že vnaprej. Krajši osvetlitveni čas pomeni več svetlobe, zato sta osvetlitev in kamera ena sama odločitev. Za vse, kar se giblje, zahtevajte globalni zaklop; kotalni zaklop bere vrstico za vrstico in gibajoči se kos popači.

Ploskovno ali vrstično zajemanje. Ploskovne kamere ustrezajo diskretnim kosom, ki na postaji stojijo ali so taktno pozicionirani. Vrstična kamera sestavlja sliko vrstico za vrstico, za neprekinjen trak, pas ali ekstrudat ali za valjast kos, ki se vrti mimo kamere, in potrebuje gibanje s konstantno hitrostjo ali sinhronizirano z enkoderjem.

Črno-belo, razen če je napaka prav barva. Črno-bela kamera porabi vsak piksel za detajl in je pri malo svetlobe občutljivejša. Barvo izberite le takrat, ko informacijo nosi barva: napačno obarvana komponenta, madež, barva tiska glede na specifikacijo.

Vmesnik in ožičenje. Vmesnik določa dolžino kabla, pasovno širino in ceno — GigE za dolge razdalje, USB3 na delovnem pultu, hitri industrijski vmesniki za hitro vrstično zajemanje. Potem pa neprivlačni del, ki povzroči največ okvar na terenu: kabel, primeren za energetsko verigo, zaklepni konektorji, razbremenitev natega, napeljava stran od pogonskih in varilnih kablov.

Osvetlitev odloči več izidov kot kamera

Napaka, ki jo svetloba naredi očitno, je preprost problem; ista napaka, ki jo mora model izbrskati iz šumne slike, je drag problem. Nekaj geometrij pokrije večino primerov. Svetlo polje, svetloba vzdolž osi gledanja, da enakomerno vsesplošno sliko za tisk, barvo in prisotnost. Temno polje, pod drsečim kotom, naredi praske in gravure svetle na temni podlagi. Osvetlitev od zadaj postavi kos v silhueto, za obrisne mere, lego izvrtin in nivo polnjenja. Kupolasta svetilka ovije ukrivljen ali bleščeč kos v enakomerno svetlobo in je odgovor za tisk na odsevnih površinah. Koaksialna svetloba prihaja vzdolž optične osi, za ravne zrcalne površine in lasersko označevanje.

Praska, udrtina in napaka v tisku so trije različni problemi osvetlitve: drseča svetloba za prasko; za udrtino, ki spremeni naklon in ne barve, svetloba, katere odboj se s tem naklonom premakne; ravna svetloba brez bleščanja za tisk. Pokrivanje vseh treh z enim samim svetilom je način, kako postane postaja povprečna v vsem.

Ostane še svetloba okolice, ki tiho podre sisteme, ki so prevzem opravili: popoldansko sonce skozi strešni svetlobnik, izmena, ki prižge druge stropne luči. Rešujte jo fizično — postajo zasenčite, namestite pasovnoprepustni filter, usklajen z valovno dolžino LED, in bliskajte kratko in močno iz prožilca zajema, da vaša svetloba prevlada nad prostorom.

Ceneje je sliko stabilizirati kot povečevati model.

2D ali 3D

Večina kontrol je 2D problem: prisotnost, lega, mere v ravnini, tisk, barva, vse, kar se na površini pokaže kot kontrast.

Na 3D pojdite takrat, ko je značilnost višina ali oblika in ne daje zanesljivega kontrasta — višina lepilne gosenice, koplanarnost nožic, profil zvarnega šiva, zvijanje, udrtina v nepobarvani pločevini, nivo polnjenja v neprozorni posodi. Laserska triangulacija potrebuje relativno gibanje, strukturirana svetloba deluje na mirujočem kosu; obe se mučita z zrcalnimi površinami in zakritji ter proizvedeta bistveno več podatkov na kos.

Praktični preizkus: če dober kontrolor kos lahko oceni s fotografije, je to 2D naloga. Če ga mora nagniti proti svetlobi, gre za 3D ali za specializirano geometrijo osvetlitve — in osvetlitev je vredno poskusiti prej.

Preverjanje etiket in tiska večinoma ni naloga za AI

Velik del tega, kar prispe kot zahteva po AI-kontroli, je preverjanje etiket in tiska, in velik del tega je determinističen: ocenjevanje kakovosti črtne kode ali kode data matrix, primerjava natisnjenega besedila s pričakovanim nizom, preverjanje, da je na pravem izdelku prava revizija.

Težji del ni branje, ampak od kod pride pričakovana vrednost. Če operater ciljno besedilo vtipka na postaji, ste avtomatizirali tipkarsko napako; koda, serija, datum in revizija morajo priti z delovnega naloga iz MES ali ERP. Strojno učenje si tu prisluži mesto pri kakovosti tiska — razmazanost, manjkajoče pike, popačenje na ukrivljenih površinah — ne pri sami primerjavi.

Učni podatki, brez olepševanja

Vaša linija proizvaja v veliki večini dobre kose in prav to neravnovesje določa naravo podatkov za kontrolo. Zaradi njega je skupna točnost neuporabna: model, ki vse razglasi za dobro, na množici, ki je skoraj v celoti iz dobrih kosov, doseže lep rezultat. Sodite po napakah — koliko jih je bilo ujetih in koliko dobrih kosov je bilo zavrnjenih.

Neravnovesje oblikuje tudi pristop. Zaznavanje anomalij se normalno stanje nauči iz dobrih kosov in označi odstopanje; potrebuje malo slik napak in se odzove tudi na to, česar še ni videlo, pove pa le, da je kos nenavaden, ne pa kaj je narobe. Nadzorovana klasifikacija in segmentacija napako poimenujeta in locirata, kar katalog napak in SPC potrebujeta, a zahtevata resnične primere vsakega razreda — več, kot kdorkoli pričakuje. Tako ali tako model pozna le tiste napake, ki ste mu jih pokazali.

Sledi zdrs. Model je posnetek linije v času učenja, linija pa se premika: nov dobavitelj, druga šarža materiala, obraba orodja, kamera, premaknjena med čiščenjem, nova revizija kosa. Ponovno učenje je vzdrževalna dejavnost z lastnikom in urnikom, ne faza projekta, ki se nekoč konča.

Tudi označevanje si zasluži odločitev, kajti kdor označuje slike, definira kakovost za celotno tovarno. Sodi k ljudem, ki so lastniki definicije napake, in naj delajo z mejnimi vzorci; sicer se zgoraj opisano neujemanje kontrolorjev vrne kot nedosledne oznake, te pa omejijo vse naprej po verigi.

Sintetični in razširjeni podatki pomagajo na določenih mestih. Razširjanje — majhne spremembe zasuka, lege, svetlosti, izostritve — je poceni, dokler ostajate znotraj tega, kar postaja fizično lahko proizvede. Izrisane slike največ pomagajo tam, kjer je napaka geometrijska in opisljiva: manjkajoča komponenta, napačna orientacija. Najmanj pomagajo tam, kjer je videz napake sam po sebi neznanka, saj si tega izrisovalnik ne more izmisliti.

Na čemerkoli učite, prihranite testno množico resničnih slik, mejne kose vključno. To je edini pošten način, da ugotovite, ali je nov model boljši od starega.

Lažne zavrnitve so poslovna odločitev, ne tehnična

Vsak sistem vizualne kontrole ima prag in ta tehta dve napaki drugo proti drugi: zategnite ga in ujeli boste več napak, hkrati pa zavrnili več dobrih kosov, sprostite ga in velja obratno. Nobena nastavitev ne odpravi obeh. Kam se nagniti, je ekonomika, značilna za vaš obrat — koliko stane pobeg napake h kupcu v primerjavi s tem, koliko stane pretirano zavračanje v izmetu, dodelavi in operaterjevem času.

Asimetrijo je vredno vzeti v načrt. Pretirano zavračanje uniči zaupanje hitreje kot spregledane napake. Spregledane napake ostanejo nevidne tedne; postaja, ki zavrača dobre kose, je vidna v eni uri, odziv pa je predvidljiv: operater začne preglasovati, nato neha gledati, kamera pa postane draga svetilka.

Zato mora nekdo biti lastnik tega, kje prag stoji: poimenovana oseba v kakovosti, nastavitev zapisana v kontrolnem načrtu, dnevnik sprememb. Trije izidi namesto dveh — dobro, zavrnjeno in pas za pregled, ki se usmeri k človeku — omogočajo, da zaznavanje vozite zategnjeno, ne da bi mejno populacijo zvalili na operaterja. Prevzemna merila določite v jeziku obrata pred zagonom, v pobegih na tisoč kosov in lažnih zavrnitvah na izmeno.

Sodba na zaslonu ne spremeni ničesar

Slika je zajeta, model ima odgovor, s kosom pa se še ni zgodilo nič. Slediti morata dve stvari.

Izvedba. Zavrnitev mora biti fizično uveljavljena — potiskalo, izmetalo ali zapora, ki na tem kosu ustavi naslednjo operacijo — prek PLC, z usklajevanjem signalov, zasnovanim tako, da neuspel zajem ali počasno sklepanje pripeljeta v varno stanje in ne v tiho prepustitev. Izmet potrdite s senzorjem, ki vidi, da je kos odšel. Izmetalo, ki zgreši in o tem nikomur ne pove, je slabše od nobene kontrole, ker zdaj ljudje verjamejo, da so bili kosi pregledani.

Zapis. Sodba, slika in časovni žig sodijo k delovnemu nalogu, šarži, serijski številki, postaji in različici modela, v MES in QMS. Različica modela ni podrobnost: po ponovnem učenju so včerajšnje sodbe prišle od drugega sodnika. Ta zapis je tisto, zaradi česar se kontrola sešteva — delež napak po razredih postane spremenljivka SPC, zajezitev pa poizvedba namesto tedna papirologije.

Kaj uvedbo pokoplje

Skoraj vedno eno od naslednjega, redko model.

Nestabilna predstavitev kosa — kos ne prihaja na isto mesto, pod istim kotom in na isti razdalji: vibracije, zrahljan nosilec, nosilec, premaknjen med čiščenjem. Vpenjanje je najcenejša točnost, kar jo boste kdaj kupili.

Prag brez lastnika, ki se premika s tem, kdo je na izmeni.

Revizija kosa, za katero nihče ni ponovno naučil modela. Obvladovanje sprememb mora kontrolo navesti med prizadetimi sistemi.

Premostitev brez sledi. Operaterji potrebujejo možnost preglasitve, ta pa mora biti zabeležena in pregledana.

Nihče ne pregleduje slik. Nekdo mora v rednem ritmu pogledati zavrnitve in vzorec prepustitev; tako se zdrs ujame, preden ga ujame kupec.

Razmere iz preizkusa koncepta, obravnavane kot proizvodnja. Demonstracija je tekla na delovnem pultu, ponoči, kos pa je pri miru držal človek.

Kje se vključimo mi

Modul strojnega vida pri Meta Smart Factory pokriva kontrolni del tega — kamere in osvetlitev, specificirani za napako, ki jo imate, modeli, naučeni na vaših kosih, sklepanje ob liniji — in se povezuje z našima moduloma MES in kakovosti (QMS), tako da sodba pristane ob delovnem nalogu in šarži ter steče v sledljivost in SPC, namesto da bi se ustavila pri svetilki. Izvedba izmeta teče prek PLC po isti povezljivosti IIoT in OPC UA.

Če ste na začetku te poti, koristen prvi korak ni demonstracija. Je preizkus s sto kosi in dvema kontrolorjema ter zapisan katalog napak, in to z veseljem opravimo z vami, preden kdo specificira kamero.