使用機器視覺提高製造性能

作者 : Emily Newton,Embedded.com

商用機器視覺可望在2030年發展成為一個價值近260億美元規模的產業。本文將介紹如何在製造業中使用機器視覺以提高效率、競爭力和針對未來的方法。

如果您一直想知道如何使用機器視覺或其他類型的自動化來提高工廠廠房的性能、生產力和效率,那麼現在正是探索這種可能的理想時機。商用領域對於自動化技術的需求已回升至新冠肺炎疫情前的程度,機器視覺和其他創新正處於幾個產業的前線。

到2030年,商用機器視覺預計將成為一個價值近260億美元的全球產業本文探索如何在製造業中使用機器視覺以提高效率、競爭力以及確保未來適用的方法。

什麼是機器視覺(MV)

在探索應用之前,建立機器視覺的基本定義會很有幫助。MV使用成像技術(例如相機、雷射、鏡頭和分光鏡)來提供分析、檢查和自動化功能。其最終目標是增強工業流程控制、產品自動化檢測、設備預測性維護和其他增值功能。

製造業中的機器視覺正推動整個工業界的大量投資,無論是在哪個市場定位。以下是一些使用機器視覺提高製造性能的方法。

  1. 自動化設備的檢查

自動化設備的檢查是機器視覺最有價值的工業能力之一。傳統檢查需要經過訓練的人員目視檢查關鍵性機器的多個點以確定其健康狀況,並檢測新出現的維護問題。這種方法有賴於一種前瞻性的方法,但有時只會提供避免機器操作者停機所需的預警。

藉助機器視覺,可以在關鍵點嵌入或放置攝影機,以擷取詳細、即時、持續的視覺資料以用於分析機器的運行。在油漆、溶劑、黏合劑和類似產品的製造過程中,這可以極大地提高產量和性能,尤其是在檢查儲罐內部、管道系統、混合和儲存容器以及類似結構等難以檢查的資產時。甚至機器人也可以使用機器視覺來檢測和分析其運行中的故障。

對於可能具有危險的基礎設施進行自動化線上檢查極具價值。長期來看“run-to-failure”模型不實用,同時在每天觸及無數生命的製造業中並不可取。不可預見的生產延遲(製造商現在能以主動的機器管理系統和遙測分析避免延遲)可能造成重複性損害,甚至在某些關鍵產業中造成生命損失。

計畫外停機也是盈利能力的大敵,這對任何人來說都不是新鮮事,但實際成本是多少?工業製造每年因意外的機器不可用和未使用的製造能力而損失約500億美元。機器視覺檢查可以將這個數字降低到接近於零,這使它們成為許多注重成本的公司尋求更好股東回報的誘人投資對象。

  1. 建構精密的數位雙生和模型

當製造商為其生產環境配備3D相機、影像感測器和進行攝影分析的手段時,他們還創建了一個以即時過程資料建構和維持的生產環境之數位雙生。這種網路和實體系統的巧妙結合改變了各種製造業的遊戲規則。

JohnDeere提供了一個機器視覺提高製造性能的例子。使用機器視覺系統收集的遙測資料,工程師和維護專家可以看到單個機器甚至整個工廠環境的虛擬表現。然後,他們可以參加針對性強、效率極高的設備維護、產品組裝、工廠最佳化任務等。

讓處理溶劑、黏合劑、油漆和塗料的製造工廠保持最佳狀態至關重要。例如,如果機器的性能下降會影響塗層產品的完整性,終端使用者甚至可能直到塗層在現場失效都不知道這個問題。

創建數位雙生來模擬噴塗、塗層和其他精密加工過程(尤其是涉及極端溫度的情況下)是一個相對較新的研究領域。多方正積極從投資組織請求新的研究和資料集。

  1. 加快分揀和物料處理

並非每個機器視覺應用都需要複雜化才能提供有形價值。很難確定一個數字,但製造商和經銷商每個班次和每季花費幾乎無數個小時來分揀進出貨物、處理原材料以及保留或丟棄裝配線中的基本元件。

如果製造商可以在將材料用於藥品、食品或工業溶劑等產品之前使用成像技術來研究材料的分子結構會怎樣?得益於近紅外光譜、X射線和專用的雷射器驅動的機器視覺系統,這已經成為現實。

從根除不合格的前體和添加劑到查看成品元件的物理結構,機器視覺可以大大減少分揀和材料處理所花費的時間。據食品產業專家稱,機器視覺能夠去除99%的異物和不良產品,這一成功案例已經在其他產業重演。

  1. 對缺陷進行分類並確定工作流程的優先順序

檢查工件和塗層的過程(在應用之前、之中和之後)是一個極其耗時的過程。但是機器視覺可以大大提高品質控制(QC)過程中的速度和缺陷檢測。執行先進人工神經網路的機器視覺系統已經證明了它們的價值。

在一次試驗中,工程師能夠將塗層檢測系統自動化到可以檢測和分類15種不同類型缺陷的程度。肉眼可以很好地做出通過/未通過的判斷,但這並不一定有助於根據類型、缺陷的嚴重性和減少錯誤所需的流程對錯誤進行分類和優先順序排序。這一點上,機器視覺提供的服務比人類QC專家提供的類似服務更加細緻、準確和高效。

在製造中使用機器視覺

人眼是一台聰明而有能力的有機機器,但它終歸會出錯並且容易疲憊不堪。相形之下,機器視覺系統永不疲倦,工作更穩定,沒有錯誤,同時如果沒有技術協助提供材料成份和物理結構的概況是不可能的。實際上,製造業中的機器視覺可以:

  • 縮短新產品的上市時間。
  • 減少持續開支和材料浪費。
  • 説明創建數位雙生和先進模擬。
  • 消除供應瓶頸。
  • 幫助雇主提高員工的技能,從容易出錯的流程轉向更有創造性的流程。

最終,使這些機會成為可能的技術變得越來越容易為公司所接受。你會用它做什麼?

編譯:Ricardo Xie

(參考原文:Using machine vision to enhance manufacturing performance,by Emily Newton)

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