قفزة نوعية تطورية في تقنية الفحص: توظف Krones التعلم العميق لفحص الزجاجات الفارغة. كما تبدو الأمور في الوقت الحاضر ، غالبًا ما تؤدي قطرات الماء إلى رفض كاذب. لذلك تستخدم Krones تقنية التعلم العميق لأول مرة في الفحص الخطي بالذكاء الاصطناعيLinatronic AI inspection الخاص بها وهذا يقلل بشكل كبير من هدر المواد وأوقات التشغيل.
تطور تقنية الفحص مع برامج التعلم العميق
يعرف أي شخص يعمل مع مفتشي الزجاجات الفارغة أنه ليس كل زجاجة يرفضها المفتش بها عيب بالفعل. في معظم الحالات ، يمكن أن يكون مجرد قطرات ماء أو رغوة صغيرة لا تزال ملتصقة بالزجاجة بعد التنظيف. نظرًا لأن الأنظمة التقليدية لا يمكنها دائمًا التمييز بين هذه الملوثات أو التلف بنسبة 100٪ من اليقين ، فإنها تميل إلى الخطأ في جانب الحذر ورفض الحاوية.
نتيجة لذلك ، مع كل تحول في الإنتاج ، ينتهي الأمر بعدد لا يحصى من الزجاجات الصالحة للاستخدام تمامًا في سلة المهملات ، ولن يتم رؤيتها مرة أخرى.لتغيير ذلك ، نقلت Krones تطور تقنية الفحص الخاصة بها إلى المستوى التالي.
تستخدم تقنية الفحص الخطي بالذكاء الاصطناعي Linatronic AI inspection الجديدة برنامج التعلم العميق لاكتشاف وتصنيف الحالات الشاذة تلقائيًا ، مما يجعلها أكثر ذكاءً وكفاءة من نظيراتها التقليدية.
الفحص الخطي بالذكاء الاصطناعي Linatronic AI inspection: الشبكات العصبية الاصطناعية
التعلم العميق هو تقنية تمكن الآلات من القيام بما نقوم به نحن البشر بشكل طبيعي: التعلم من الأمثلة.
ولكن هناك اختلاف واحد كبير: يمكن للآلة أن تستخدم هذه القدرة عدة مرات بكفاءة أكبر من البشر.
أساس التعلم العميق هو الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN). يمكن وصف ANN كنظام معقد من عدة مرشحات متتالية.
يتم توجيه الصور الملتقطة أثناء عملية الفحص عبر طبقات المرشح هذه ، واحدة تلو الأخرى.
تستخرج كل طبقة خاصية مختلفة من الصورة. نظرًا لأن إخراج أحد المرشحات يصبح مدخلات المرشح التالي ، يمكن زيادة تعقيد خصائص الصورة إلى ما لا نهاية.
تنتقل السلسلة من مجرد تحديد وحدات البكسل الداكنة أو الفاتحة إلى تصنيف كائنات محددة جدًا مثل قطرات الماء.
التدرب باستخدام آلاف الصور
للتأكد من أن Linatronic AI inspection يطبق هذه المرشحات بالدقة اللازمة في الممارسة العملية ، يتم تدريبه مسبقًا باستخدام صور أمثلة مصنفة مسبقًا.
بهذه الطريقة ، تتعلم شبكته العصبية تصفية وتفسير خصائص الصورة ذات الصلة.
وينطبق الشيء نفسه على الآلات ، وهذا ينطبق علينا نحن البشر: كلما تدربت بشكل مكثف ، كانت النتائج أفضل.
لذلك ، تم ضبط الشبكة العصبية لـ Linatronic AI باستمرار باستخدام آلاف الصور النموذجية حتى تتمكن من التمييز بدقة بين قطرات الماء والعناصر الشاذة الأخرى – بمعدل موثوقية يزيد عن 99.9 في المائة.
نتيجة لذلك ، لم يعد إهدار المواد بسبب الرفض الكاذب مشكلة. إن عملية تكوين المفتش أثناء التكليف التي تستغرق وقتًا طويلاً هي أيضًا شيء من الماضي.لا تتطلب الشبكة العصبية معايرة يدوية للظروف المحلية. بدلاً من ذلك ، يتم تسليم Linatronic AI مدربًا بالكامل وجاهزًا لبدء العمل.
مزيد من المعلومات حول:
