產(chǎn)品包裝具有多種特點(diǎn)。因此，不同的形狀、顏色和材料可能會(huì)導(dǎo)致不同的缺陷圖案。來自柏林的 Data Spree 展示了如何使用人工智能 (AI) 快速有效地實(shí)時(shí)識(shí)別和消除生產(chǎn)中的復(fù)雜包裝質(zhì)量問題。

ADLINK Technology 和 Data Spree 結(jié)合了行業(yè)就緒的硬件和最先進(jìn)的 Vision AI 軟件。對于這個(gè)用例，凌華科技擁有一系列硬件和尖端技術(shù)。使用我們基于 NVIDIA Jetson Neon 系列的攝像頭，可以在邊緣攝像頭中完成機(jī)器學(xué)習(xí)。

在正在進(jìn)行的生產(chǎn)和物流的早期階段檢測缺陷并在短時(shí)間內(nèi)消除這些缺陷在包裝行業(yè)通常是一項(xiàng)非常艱巨的任務(wù)。可靠的視覺檢測自動(dòng)化是確保始終如一的高質(zhì)量的關(guān)鍵因素。

目視檢查的挑戰(zhàn)

用于視覺檢查包裝缺陷的經(jīng)典圖像處理系統(tǒng)和傳統(tǒng)算法通常非常不靈活且實(shí)施起來成本很高。在這種情況下，缺陷檢測必須由專家手動(dòng)開發(fā)，這需要大量的專業(yè)知識(shí)和時(shí)間。同時(shí)，大量可能的缺陷模式（撕裂、缺件、凹痕、劃痕、幾何偏差、缺失內(nèi)容、印刷錯(cuò)誤）只能通過大量努力或根本不實(shí)現(xiàn)。所有這些都導(dǎo)致成本高昂，而且往往無法滿足自動(dòng)化的質(zhì)量要求。

使用 Vision AI 有效解決復(fù)雜的質(zhì)量問題

人工智能 (AI) 可用于可靠地檢測各種單獨(dú)的錯(cuò)誤模式和異常情況。借助 Data Spree 的 Deep Learning DS 軟件，Vision AI 軟件邏輯可以在后臺(tái)高效輕松地實(shí)現(xiàn)。生產(chǎn)數(shù)據(jù)的持續(xù)監(jiān)控、缺陷的自動(dòng)分類和時(shí)間序列分析也通過深度學(xué)習(xí) DS 在生產(chǎn)操作中以用戶友好的方式實(shí)施。

圖 1：深度學(xué)習(xí) DS——用于自動(dòng)視覺質(zhì)量控制的泡罩包裝表面的數(shù)據(jù)管理和統(tǒng)計(jì)分析

為了實(shí)現(xiàn)基于人工智能的缺陷檢測，首先從生產(chǎn)過程中獲取包裝圖像。現(xiàn)在，可以標(biāo)記某些要檢測的缺陷來訓(xùn)練人工智能。數(shù)據(jù)的這種標(biāo)記稱為注釋。但是，如果想要檢測一般的缺陷和偏差，人工智能在沒有缺陷標(biāo)記的情況下，也可以在訓(xùn)練后通過異常檢測來識(shí)別與規(guī)范的偏差。

在這個(gè)過程中，人工智能反復(fù)訓(xùn)練檢測和定位與良好狀態(tài)的偏差或異常，或者是用戶想要識(shí)別的特殊錯(cuò)誤模式。在這里，人工智能的功能類似于人腦，并根據(jù)圖像數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)識(shí)別、分配和定位缺陷——無需手動(dòng)預(yù)定義特定的包裝特征。借助 Deep Learning DS，您可以自己快速輕松地執(zhí)行此學(xué)習(xí)過程。Data Spree 還提供完整的流程，以將其作為服務(wù)高效地集成到系統(tǒng)中。

因此，這種方法允許快速、輕松地實(shí)施最多樣化和最復(fù)雜的質(zhì)量保證任務(wù)——而無需一行編程代碼。

圖 2：泡罩包裝的視覺質(zhì)量保證，左側(cè)檢測表面最小損壞，右側(cè)熱圖顯示中缺陷的精確定位

因此，自動(dòng)化過程可以有效且穩(wěn)健地實(shí)施。一個(gè)現(xiàn)成的原型可以在幾個(gè)小時(shí)內(nèi)創(chuàng)建，并在很短的時(shí)間內(nèi)擴(kuò)展為一個(gè)高效的解決方案。Data Spree 的快速 AI 模型還確保了高頻生產(chǎn)和物流操作的實(shí)時(shí)能力。另一個(gè)好處是學(xué)習(xí)系統(tǒng)的靈活性。如果包裝、包裝屬性或產(chǎn)品因生產(chǎn)或物流變化而發(fā)生變化，人工智能可以簡單地“輸入”新圖像并重新訓(xùn)練。這允許快速有效地響應(yīng)生產(chǎn)或物流的變化，而無需從頭開始或購買并實(shí)施新的解決方案。

通過深度學(xué)習(xí) DS，來自正在進(jìn)行的生產(chǎn)操作的數(shù)據(jù)和檢測到的錯(cuò)誤可以長期存儲(chǔ)、管理和統(tǒng)計(jì)評估。這樣，在數(shù)據(jù)管理和人工智能訓(xùn)練的結(jié)合中，可以不斷實(shí)現(xiàn)最高質(zhì)量要求。

快速簡便的實(shí)施

經(jīng)過訓(xùn)練的 AI 模型可以通過開放的 ONNX 標(biāo)準(zhǔn)格式單獨(dú)集成到任何客戶應(yīng)用程序中。Data Spree 自己的執(zhí)行環(huán)境 Inference DS 還提供了一個(gè)簡單的圖形用戶界面，其中 AI 模型可以使用拖放原理在相應(yīng)的硬件（例如智能相機(jī)或工業(yè) PC）上快速執(zhí)行。這可以節(jié)省集成時(shí)間——尤其是成本。

凌華科技與數(shù)據(jù)狂歡合作

凌華科技 Edge 軟件生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)置了 Data Spree 深度學(xué)習(xí) DS 的連接器。這使兩家公司能夠以可擴(kuò)展的方式將任何視覺 AI 解決方案的功能擴(kuò)展到凌華科技廣泛的硬件和軟件組合，而無需更改兩個(gè)系統(tǒng)的底層平臺(tái)。使用凌華科技廣泛的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，我們可以與邊緣公司集成，為企業(yè)和云提供過濾數(shù)據(jù)。

作者：Manuel Ha? 和 Chris Montague

作為柏林初創(chuàng)公司 Data Spree 的聯(lián)合創(chuàng)始人，Manuel Ha? 實(shí)現(xiàn)了對未來自動(dòng)化的共同愿景：讓每個(gè)人都可以訪問深度學(xué)習(xí)，以實(shí)現(xiàn)認(rèn)知過程的自動(dòng)化。在柏林工業(yè)大學(xué)和 ABB 車站學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)科學(xué)后，Manuel 在創(chuàng)立 Data Spree 之前在柏林 DCAITI 從事自動(dòng)駕駛汽車的工作。

Chris Montague 是凌華科技 EMEA 邊緣解決方案銷售主管。一位物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)人士，在硬件、軟件和 IT 解決方案市場擁有超過 22 年的經(jīng)驗(yàn)，在加入凌華科技之前，他曾在一家 IT 咨詢公司工作，為客戶提供咨詢，并為多個(gè)垂直領(lǐng)域的項(xiàng)目提供從售前到交付的服務(wù)。他擁有諾森比亞大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)士學(xué)位，并開始了他的 IT 職業(yè)生涯，他編寫代碼以優(yōu)化和簡化大型公共部門客戶的數(shù)據(jù)庫。

克里斯·蒙塔古

曼努埃爾·哈斯

審核編輯 黃昊宇