Phần mềm AI của Vision tự đào tạo để phát hiện lỗi sản xuất trong thời gian thực

Máy ảnh đã được triển khai trong các nhà máy trong hơn một thập kỷ — vậy tại sao, Franz Tschimben tự hỏi, kiểm tra trực quan tự động vẫn chưa trở thành tiêu chuẩn toàn cầu? Câu hỏi này đã thúc đẩy Tschimben và các đồng nghiệp của ông thành lập  Covision Quality , một phần mềm khởi động phần mềm kiểm tra trực quan dựa trên AI sử dụng công nghệ NVIDIA để chuyển đổi khả năng phát hiện lỗi cuối dây chuyền cho ngành sản xuất.

Tschimben, Giám đốc điều hành của công ty có trụ sở tại miền bắc nước Ý cho biết: “ Câu trả lời đơn giản là các hệ thống này rất khó mở rộng quy mô . “ Các khiếm khuyết vật liệu, chẳng hạn như gờ, lỗ hoặc vết xước, có hình dạng hình học và màu sắc khác nhau khiến việc xác định chúng trở nên khó khăn. Điều đó có nghĩa là các chuyên gia kiểm soát chất lượng phải lập trình các hệ thống kiểm tra bằng tay để tinh chỉnh các thông số lỗi của chúng.”

Phần mềm của Covision cho phép người dùng đào tạo các mô hình AI để kiểm tra trực quan mà không cần viết mã. Theo Tschimben, nó tăng gấp bốn lần độ chính xác để phát hiện lỗi và giảm tỷ lệ âm tính giả tới 90% so với các phương pháp dựa trên quy tắc truyền thống.

Phần mềm này dựa trên công nghệ  máy học không giám sát  được đào tạo trên GPU NVIDIA RTX A5000. Kỹ thuật này cho phép AI chỉ trong một giờ để tự học, dựa trên hàng trăm hình ảnh ví dụ, những gì đủ điều kiện là một khiếm khuyết đối với một khách hàng cụ thể. Nó loại bỏ việc gắn nhãn rộng rãi cho hàng nghìn hình ảnh thường được yêu cầu cho quy trình học tập có giám sát.

Công ty khởi nghiệp này là thành viên của  NVIDIA Metropolis  — một hệ sinh thái đối tác tập trung vào AI tầm nhìn bao gồm một bộ công cụ phát triển phần mềm tăng tốc GPU, các mô hình được đào tạo trước và bộ công cụ TAO để tăng cường một loạt các ứng dụng tự động hóa. Covision cũng là một phần của NVIDIA Inception, một chương trình toàn cầu, miễn phí nhằm nuôi dưỡng các công ty khởi nghiệp tiên tiến.

Giảm tỷ lệ phế liệu giả

Trong sản xuất, tỷ lệ phế liệu giả — hoặc tần suất mà các sản phẩm bị xác định sai là bị lỗi — là một chỉ báo chính về hiệu quả của hệ thống kiểm tra trực quan. Theo Tschimben, phần mềm của Covision, không phụ thuộc vào phần cứng, giúp giảm tỷ lệ phế liệu giả tới 90%.

Khi một mặt hàng đi qua dây chuyền sản xuất, một camera sẽ ghi lại hình ảnh của mặt hàng đó. Sau đó, mô hình AI thời gian thực của Covision sẽ phân tích nó. Cuối cùng, nó gửi thông tin đến một giao diện người dùng đơn giản hiển thị các khung hình ảnh: màu xanh lá cây cho những mảnh ghép tốt và màu đỏ cho những mảnh ghép bị lỗi.

Đối với GKN Powder Metallurgy, nhà sản xuất toàn cầu với 13 triệu bộ phận kim loại mỗi ngày, các bước trên có thể diễn ra nhanh tới 200 mili giây mỗi bộ phận — được kích hoạt bởi phần mềm Covision và GPU NVIDIA được triển khai tại dây chuyền sản xuất.

Tschimben cho biết, hai đến sáu camera thường kiểm tra một dây chuyền sản xuất tại một nhà máy. Và một GPU NVIDIA A5000 tại cơ sở có thể xử lý hình ảnh từ bốn dây chuyền sản xuất trong thời gian thực. Ông nói thêm: “GPU NVIDIA rất mạnh mẽ và đáng tin cậy. “Bộ công cụ TensorRT SDK và CUDA cho phép các nhà phát triển của chúng tôi sử dụng các tài nguyên mới nhất để xây dựng nền tảng của chúng tôi và chương trình Metropolis giúp chúng tôi đưa ra chiến lược tiếp cận thị trường — NVIDIA là giải pháp một cửa cho chúng tôi.”

Nâng cao hiệu quả, bền vững trong sản xuất công nghiệp

Ngoài việc xác định các bộ phận bị lỗi tại dây chuyền sản xuất, phần mềm Covision còn cung cấp bảng quản lý hiển thị các phân tích dữ liệu dựa trên AI về những cải thiện về chất lượng đầu ra của địa điểm sản xuất theo thời gian — và hơn thế nữa.

“Ví dụ, nó có thể cho biết địa điểm nào trong số nhiều địa điểm của một công ty trên khắp thế giới đang sản xuất các miếng kim loại tốt nhất với thời gian hoạt động của dây chuyền sản xuất cao nhất hoặc dây chuyền sản xuất nào trong nhà máy cần được chú ý tại một thời điểm nhất định,” Tschimben nói.

Tính năng này có thể giúp người quản lý đưa ra các quyết định cấp cao để tối ưu hóa hiệu quả của nhà máy trên toàn cầu. “Ngoài ra còn có một yếu tố bền vững,” Tschimben nói. “ Các công ty muốn giảm lãng phí. Phần mềm của chúng tôi làm giảm sự thiếu hiệu quả trong sản xuất, tăng tính bền vững và làm cho công việc trở nên hợp lý hơn.”

Để biết thêm thông tin: www.covisionquality.com