Üretim Hattında Yapay Zeka ile Görsel Denetim: Önce Verilmesi Gereken Mühendislik Kararları

Kameradan değil, hatadan başlayın

Donanıma dair tek bir soru sorulmadan önce, bu parçada neyin hata sayıldığı ve buna kimin karar verdiği netleşmelidir. Test edene kadar bu kulağa fazla basit gelir.

Hattan yüz parça alın, zor olanları da katın; işi yıllardır yapan iki kontrolörden bunları birbirinden bağımsız biçimde kabul ve ret diye ayırmalarını isteyin. Belirgin hatalarda aynı sonuca varacaklardır. Sınırdaki parçalarda — silik çizik, eksik dolum, okunan ama net olmayan baskı — çoğu zaman varmazlar.

Doğruluğun gerçek tavanı işte bu uyuşmazlıktır. İşi yıllardır yapan iki kişi aynı parçada anlaşamıyorsa, modelin öğrenebileceği tek bir doğru cevap yok demektir; hiçbir tedarikçi de böyle bir cevabı getiremez. Dolayısıyla tanım sabitlenmeden bir teklifte yazan doğruluk rakamının hiçbir anlamı yoktur.

Çözüm daha iyi bir algoritma değildir. Çözüm, yazılı bir hata kataloğudur — her tip adıyla ve görselleriyle — ve her sınıf için fiziksel bir sınır numune seti: hâlâ kabul edilebilen en kötü parça, hâlâ reddedilen en iyi parça. Bu parçalar hem etiketlemenin hem de kabul testinin referansı olur.

Kimsenin tutarlı biçimde tanımlayamadığı bir problem otomatikleştirilemez, yalnızca daha hızlı tartışılır.

Markaya göre değil, kritere göre kamera seçimi

Kamera seçimi tercih değil, aritmetik meselesidir.

Çözünürlüğü görmeniz gereken en küçük detay belirler. Görüş alanını — parça, artı parçanın nasıl durabileceğine dair tolerans — sensörün piksel sayısına bölün; piksel başına kaç milimetre düştüğünü bulursunuz. Tek piksele denk gelen bir hata güvenilir biçimde yakalanamaz; bu yüzden en küçük detayın karşısına birkaç piksel gelecek şekilde, kontrast düşükse daha fazlasıyla planlayın. Bunun ötesine geçen çözünürlük bant genişliğinden ve alan derinliğinden götürür; üstelik kontrast, piksel sayısından daha belirleyicidir.

Pozlama, hat hızına yetmelidir. Hareket bulanıklığı, hız ile pozlama süresinin çarpımıdır: saniyede bir metre ilerleyen bir parça, bir milisaniyelik pozlamada bir milimetre boyunca sürüklenir. Bu sürüklenme hatadan büyükse iş baştan kaybedilmiştir. Pozlamayı kısaltmak daha çok ışık istemek demektir; aydınlatma ile kameranın tek bir karar olmasının sebebi budur. Hareket hâlindeki her uygulamada global örtücü şart koşun; satırlı örtücü görüntüyü satır satır okur ve hareketli parçayı çarpıtır.

Alan tarama mı, çizgi tarama mı. Alan tarama, bir istasyonda durdurulan ya da adımlanan ayrık parçalara uygundur. Çizgi tarama görüntüyü satır satır kurar; sürekli akan rulo, şerit ve ekstrüzyon için ya da kameranın önünde döndürülen silindirik parçalar için uygundur ve sabit veya enkoderle senkronize bir hareket ister.

Renk hatanın kendisi değilse mono. Mono kamera her pikselini detaya harcar ve düşük ışıkta daha duyarlıdır. Rengi ancak bilgiyi taşıyan şey renk olduğunda seçin: yanlış renkte bir parça, bir leke, şartnameye göre baskı rengi.

Arayüz ve kablolama. Arayüz kablo boyunu, bant genişliğini ve maliyeti belirler — uzun mesafede GigE, tezgâh başında USB3, hızlı çizgi tarama için yüksek bant genişlikli endüstriyel arayüzler. Ardından sahadaki arızaların çoğunu üreten o parlak olmayan kısım gelir: enerji zincirine uygun sertifikalı kablo, kilitli konnektör, çekme payı ve kablonun sürücü ile kaynak kablolarından uzakta çekilmesi.

Sonucu kameradan çok aydınlatma belirler

Işıkla belirgin hâle getirilmiş bir hata basit bir problemdir; aynı hatanın gürültülü bir görüntünün içinden modele kazdırılması pahalı bir problemdir. Birkaç geometri işlerin çoğunu karşılar. Parlak alan aydınlatması, ışığı görüş ekseni boyunca verir ve baskı, renk ve varlık kontrolü için dengeli, genel amaçlı bir görüntü üretir. Karanlık alan aydınlatması ışığı sıyırma açısıyla verir; çizikleri ve gravürü koyu zemin üzerinde parlatır. Arkadan aydınlatma parçayı siluete çevirir: dış ölçü, delik konumu ve dolum seviyesi için. Kubbe aydınlatma kavisli ya da parlak bir parçayı dengeli ışıkla sarar; yansıtıcı yüzeydeki baskının cevabı budur. Koaksiyel aydınlatma ışığı optik eksen boyunca getirir; düz aynasal yüzeyler ve lazer markalama için kullanılır.

Çizik, ezik ve baskı hatası birbirinden farklı üç aydınlatma problemidir: çizik için sıyırma açısıyla gelen ışık; rengi değil eğimi değiştiren ezik için, yansıması o eğimle birlikte kayan bir ışık; baskı için ise düz ve parlamasız bir ışık. Üçünü tek bir armatürle karşılamaya çalışmak, bir istasyonun her işte vasat kalmasının yoludur.

Bir de kabul testini geçmiş sistemleri sessizce bozan ortam ışığı var: çatı penceresinden giren öğleden sonra güneşi, farklı tepe lambalarını yakan bir vardiya. Bunu fiziksel olarak çözün — istasyonu kapatın, LED dalga boyuna uygun bant geçiren filtre takın ve tetikle senkron, kısa ve kuvvetli flaş verin ki kendi ışığınız ortam ışığına baskın gelsin.

Kararlı bir görüntü, daha büyük bir modelden ucuzdur.

2D mi, 3D mi

Denetimlerin çoğu 2D problemidir: varlık, konum, düzlem içi ölçüler, baskı, renk ve yüzeyde kontrast olarak beliren her şey.

Aranan özellik yükseklik ya da biçimse ve güvenilir bir kontrast üretmiyorsa 3D'ye geçin — yapıştırıcı hattında yapıştırıcı boncuğunun (dikişinin) yüksekliği, pinlerin aynı düzlemde olması, kaynak dikişi profili, çarpılma, boyasız metaldeki ezik, opak bir kaptaki dolum seviyesi. Lazer üçgenleme göreli hareket ister, yapılandırılmış ışık sabit parçada çalışır; ikisi de ayna gibi yüzeylerde ve gölgelenmede zorlanır ve parça başına çok daha fazla veri üretir.

Pratik bir sınav: iyi bir kontrolör parçayı fotoğrafına bakarak değerlendirebiliyorsa bu bir 2D işidir. Parçayı ışığa tutup eğmesi gerekiyorsa, iş ya 3D'dir ya da özel bir aydınlatma geometrisi ister — ve önce aydınlatmayı denemeye değer.

Etiket ve baskı doğrulaması genellikle bir yapay zeka problemi değildir

Yapay zeka ile görsel denetim talebi olarak gelen işlerin önemli bir kısmı etiket ve baskı doğrulamasıdır ve bunun da büyük bölümü deterministiktir: bir barkodun veya data matrix kodunun kalite sınıfını ölçmek, basılı metni beklenen dizeyle karşılaştırmak, doğru ürünün üzerinde doğru revizyonun bulunduğunu kontrol etmek.

Zor kısım okumak değil, beklenen değerin nereden geldiğidir. Hedef metni istasyonda operatör yazıyorsa, otomatikleştirdiğiniz şey yazım hatasıdır; kod, parti, tarih ve revizyon MES veya ERP'deki siparişten inmelidir. Makine öğrenmesi burada yerini karşılaştırmada değil, baskı kalitesinde hak eder: bulaşma, eksik nokta, kavisli yüzeydeki bozulma.

Eğitim verisi, dürüstçe

Hattınız ezici çoğunlukla sağlam parça üretir ve denetim verisini tanımlayan şey bu dengesizliktir. Bu dengesizlik, genel doğruluk oranını kullanışsız kılar: neredeyse tamamı sağlam parçadan oluşan bir veri kümesinde, her şeye "sağlam" diyen bir model yüksek puan alır. Değerlendirmeyi hatalar üzerinden yapın — kaç tanesi yakalandı, kaç sağlam parça reddedildi.

Bu dengesizlik yaklaşımı da belirler. Anomali tespiti normali sağlam parçalardan öğrenir ve sapmayı işaretler; az sayıda hata görüntüsüyle yetinir ve daha önce hiç görmediği şeylere tepki verir, ama size yalnızca parçanın alışılmadık olduğunu söyler, neyin yanlış olduğunu değil. Gözetimli sınıflandırma ve bölütleme hatayı adlandırır ve yerini gösterir — bir hata kataloğunun ve SPC'nin ihtiyaç duyduğu şey budur — ama her sınıftan gerçek örnek isterler, hem de herkesin beklediğinden fazlasını. Her iki durumda da bir model yalnızca kendisine gösterilen hataları bilir.

Sonra kayma var. Model, eğitim sırasındaki hattın anlık görüntüsüdür ve hat yerinde durmaz: yeni bir tedarikçi, farklı bir malzeme lotu, takım aşınması, temizlik sırasında yerinden oynayan bir kamera, bir parça revizyonu. Yeniden eğitim, biten bir proje aşaması değil; sahibi ve takvimi olan bir bakım faaliyetidir.

Etiketleme ayrı bir karar hak eder, çünkü görüntüleri kim etiketliyorsa fabrikanın kalite tanımını o yapıyor demektir. Bu iş, sınır numunelerinden çalışan ve hata tanımının sahibi olan kişilere aittir; aksi hâlde yukarıdaki kontrolör uyuşmazlığı tutarsız etiketler olarak geri döner ve bu etiketler sonraki tüm aşamaların tavanını belirler.

Sentetik veri ve veri artırma belirli yerlerde işe yarar. Veri artırma — dönme, konum, parlaklık ve odakta küçük değişiklikler — istasyonun fiziksel olarak üretebileceği aralığın içinde kaldığınız sürece ucuzdur. Render edilmiş görüntüler en çok, hatanın geometrik ve tarif edilebilir olduğu yerlerde yardımcı olur: eksik bileşen, yanlış yönlenme. En az yardımcı olduğu yer ise hatanın görünümünün kendisinin bilinmeyen olduğu durumdur; bir render motoru bunu uyduramaz.

Neyle eğitirseniz eğitin, sınırdaki parçaları da içeren, gerçek görüntülerden oluşan bir test kümesini kenara ayırın. Yeni modelin eskisini geçip geçmediğini anlamanın dürüst tek yolu budur.

Yanlış ret teknik değil, ticari bir karardır

Her denetim sisteminin bir eşiği vardır ve bu eşik iki hatayı birbirine karşı takas eder: sıkarsanız daha çok hata yakalar, daha çok sağlam parçayı reddedersiniz; gevşetirseniz tersi olur. Hiçbir ayar ikisini birden ortadan kaldırmaz. Hangi tarafa yaslanacağınız, fabrikanıza özgü bir ekonomi hesabıdır — kaçan bir hatanın maliyetine karşılık, fazla retten doğan hurda, yeniden işleme ve operatör zamanının maliyeti.

Bu asimetriyi baştan hesaba katmak gerekir. Fazla ret, güveni kaçan hatalardan daha hızlı bitirir. Kaçan hatalar haftalarca görünmez kalır; sağlam parçayı reddeden bir istasyon ise bir saat içinde fark edilir ve tepki tahmin edilebilirdir: operatör önce kararı geçersiz kılmaya başlar, sonra bakmayı bırakır ve kamera pahalı bir lambaya dönüşür.

Bu yüzden eşiğin nerede duracağının bir sahibi olmalıdır: kalite tarafında adı belli bir kişi, denetim planına işlenmiş ayar, değişikliklerin kaydı. İki yerine üç sonuç — kabul, ret ve bir kişiye yönlendirilen inceleme bandı — sınırdaki parçaları operatörün üzerine yıkmadan tespiti sıkı çalıştırmanıza izin verir. Kabul kriterlerini devreye almadan önce fabrikanın kendi diliyle koyun: bin parçada kaçan hata ve vardiya başına yanlış ret.

Ekrandaki karar tek başına hiçbir şeyi değiştirmez

Görüntü alındı, modelin bir cevabı var ve parçaya henüz hiçbir şey olmadı. Bunun ardından iki şey gelmelidir.

Eyleme geçirme. Ret kararı fiziksel olarak uygulanmalıdır — bir itici, bir yönlendirici ya da o parçadaki bir sonraki operasyonu durduran bir kilit — ve bu PLC üzerinden yapılmalıdır; el sıkışma, başarısız bir görüntü alma ya da geciken bir çıkarım durumunda sessiz bir kabul değil güvenli bir durum verecek şekilde tasarlanmalıdır. Parçanın çıktığını gören bir sensörle ayırma (çıkarma) işlemini teyit edin. Kimseye haber vermeden ıskalayan bir ayırıcı (ejektör), hiç denetim olmamasından daha kötüdür; çünkü artık insanlar parçaların kontrol edildiğine inanmaktadır.

Kayıt. Karar, görüntü ve zaman damgası; iş emrinin, partinin, seri numarasının, istasyonun ve model versiyonunun karşısına, MES ve QMS içine yazılmalıdır. Model versiyonu önemlidir: bir yeniden eğitimden sonra dünkü kararları başka bir hakem vermiştir. Denetimin birikmesini sağlayan şey bu kayıttır — sınıf bazında hata oranı bir SPC değişkenine dönüşür ve sınırlama çalışması bir haftalık evrak işi olmaktan çıkıp bir sorguya iner.

Bir devreye alma neden başarısız olur

Neredeyse her zaman aşağıdakilerden biri yüzünden, nadiren model yüzünden.

Kararsız parça sunumu — parçanın aynı konuma, açıya ve mesafeye gelmemesi: titreşim, gevşemiş bir braket, temizlik sırasında yerinden oynayan bir bağlantı. Fikstür, satın alabileceğiniz en ucuz doğruluktur.

Sahibi olmayan eşik, vardiyada kim varsa onunla birlikte kayar.

Kimsenin yeniden eğitmediği bir parça revizyonu. Mühendislik değişiklik kontrolü, etkilenen sistemler arasında denetimi de saymak zorundadır.

İz bırakmayan devre dışı bırakma. Operatörün geçersiz kılma yetkisi olmalı, ama bu kaydedilmeli ve gözden geçirilmelidir.

Görüntülere bakan kimsenin olmaması. Birinin düzenli bir ritimle hata veren görüntülere ve kabul edilenlerden bir örnekleme bakması gerekir; kaymayı müşteriden önce yakalamanın yolu budur.

Kavram kanıtı koşullarının üretim koşulu sanılması. Demo tezgâh başında, gece, parçayı bir insan sabit tutarken çalıştı.

Biz nerede duruyoruz

Meta Smart Factory'nin Bilgisayarlı Görü (Computer Vision) modülü işin denetim tarafını kapsıyor — elinizdeki hataya göre şartnameye bağlanmış kamera ve aydınlatma, kendi parçalarınızla eğitilmiş modeller, hat kenarında çıkarım — ve MES ile Quality (QMS) modüllerimizle bütünleşiyor; böylece karar bir lambada son bulmak yerine iş emrinin ve partinin karşısına düşüyor, izlenebilirliğe ve SPC'ye akıyor. Ret kararının eyleme geçirilmesi de aynı IIoT ve OPC UA bağlantısı üzerinden PLC ile yürüyor.

Bu işin başındaysanız, faydalı ilk adım bir demo değildir. İki kontrolörle yapılan yüz parçalık test ve yazılı bir hata kataloğudur; kimse kamera şartnamesi yazmadan önce bunu sizinle birlikte yapmaktan memnuniyet duyarız.