Heather Ames Versace, co-fondatrice et COO, Neurala.

At the Edge: le logiciel Vision AI améliore les inspections de qualité

Un problème délicat pour les fabricants souhaitant bénéficier de l’intelligence artificielle est de savoir par où commencer l’adoption et comment étendre le déploiement.

Pour société de logiciels vision AI Neurala, Inc., point de lancement pour les fabricants, pourrait très bien se trouver sur le site de la gamme de produits. La société basée à Boston a récemment présenté son Logiciel VIA (vision inspection automation), qui permet aux fabricants qui n’ont pas travaillé avec l’IA auparavant de former et d’utiliser vision AI pour identifier les défauts des produits ou des emballages sur la ligne de production.

Heather Ames Versace, co-fondatrice et COO, Neurala.NeuralaLa technologie de reconnaissance des anomalies identifie les produits qui s’écartent des images «acceptables» sans collecter les images des pièces défectueuses. Le système s’appuie sur celui de Neurala Plateforme Brain Builder qui permet aux responsables du contrôle qualité et aux spécialistes de la vision de déployer l’IA de vision pour l’inspection et permet aux usines de fabrication d’intégrer du matériel hérité au sol.

«Nous essayons vraiment de créer un produit logiciel évolutif qui vous permet de faire ces fonctions à distance», a déclaré Heather Ames Versace, cofondatrice et chef de l’exploitation de Neurala. «Une partie de notre ADN est que, quoi que nous développions en tant que solution logicielle, elle ne dépend pas d’effectuer des achats massifs de capitaux, ni de la rendre évolutive.»

Agnostique matériel

Neurala justifie cette affirmation en s’assurant que les clients peuvent configurer leurs systèmes avec des composants standard. Le logiciel VIA séduit les fabricants réticents à s’appuyer sur la connectivité au cloud, Ames Versace a expliqué, car il permet un particulier possibilité de conserver les données sur le site de l’usine sans les problèmes de confidentialité ou de retard généralement associés aux déploiements cloud.

Le logiciel VIA de Neurala automatise les processus d'inspection de la qualité qui n'étaient pas viables auparavant, améliorant les taux d'inspection, diminuant l'intervention humaine et permettant l'inspection de lots plus petits.Le logiciel VIA de Neurala automatise les processus d’inspection de la qualité qui n’étaient pas viables auparavant, améliorant les taux d’inspection, diminuant l’intervention humaine et permettant l’inspection de lots plus petits.Neurala

Inspection des produits de boulangerie

Prenons l’exemple d’une boulangerie commerciale où les inspections sont généralement effectuées à la main et où un plateau sur 100 peut être retiré de la chaîne pour inspection. Les défis sont que ces inspections nécessitent une personne à temps plein et la cohérence doit être maintenue lorsqu’un autre employé est affecté à la même tâche. Mais, conformément à l’époque où il y a moins de personnes sur le sol pour respecter les directives d’hygiène, la technologie d’inspection de Neurala peut être effectuée sans intervention humaine tout en augmentant la disponibilité.

« Lorsque les produits de boulangerie sortent du four sur le convoyeur, ils doivent être inspectés pour des critères tels que la couleur, la forme et si les ingrédients ou les garnitures ont été distribués de manière égale », a déclaré Ames Versace, ajoutant que lors de l’inspection des produits de boulangerie peut être une évaluation subjective , le processus fait partie intégrante du maintien du capital marque.

Le logiciel automatisé d’inspection de la qualité de Neurala détecte les défauts tôt et a la capacité de former et d’exploiter plusieurs modèles d’IA. Le logiciel VIA est compatible avec Caméras GigE qui peuvent visualiser les plaques de cuisson avant la cuisson et après la sortie du four. Dans un cas d’utilisation récent, une boulangerie qui utilisait la communication Ethernet / IP nécessitait une passerelle pour transférer la communication Modbus TCP vers Ethernet / IP pour parler aux automates.

Cette solution est adaptative et permet à l’opérateur d’affiner la prise de décision. «C’est une situation d’apprentissage constant où les deux mesures subjectives sont désormais complétées par un outil d’IA», a déclaré Ames Versace. Les améliorations de productivité de la boulangerie qui en résultent ont inclus un débit plus élevé, des coûts de déchets réduits et moins de personnel, bien que les résultats nets diffèrent selon l’industrie.

Dans un autre exemple, un fabricant de pièces moulées en plastique pour l’assemblage électronique avait une connaissance minimale de la vision industrielle mais devait augmenter rapidement les protocoles d’inspection de la qualité. L’installation d’une caméra GigE sur la chaîne de montage pour inspecter les pièces après l’ébavurage a permis à un «inspecteur» – une interface entre un Modbus TCP et OPC UA de l’automate – de signaler les défauts. Un opérateur humain inspecterait alors la pièce défectueuse et déterminerait si elle devait être mise au rebut ou retravaillée.

Selon Neurala, l’avantage d’utiliser l’IA pour augmenter l’uniformité et la reconnaissance des anomalies, en plus de l’inspection humaine, est qu’elle a le potentiel d’augmenter la production de produits qui ont des exigences de contrôle de qualité plus strictes, ainsi que de donner l’impulsion pour une plus grande mélange de produits.

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