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

ADLINK Technology 和 Data Spree 結合了行業(yè)就緒的硬件和最先進的 Vision AI 軟件。對于這個用例，凌華科技擁有一系列硬件和尖端技術。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器學習。

在正在進行的生產(chǎn)和物流的早期階段檢測缺陷并在短時間內(nèi)消除這些缺陷在包裝行業(yè)通常是一項非常艱巨的任務?？煽康囊曈X檢測自動化是確保始終如一的高質(zhì)量的關鍵因素。

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施起來成本很高。在這種情況下，缺陷檢測必須由專家手動開發(fā)，這需要大量的專業(yè)知識和時間。同時，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、印刷錯誤）只能通過大量努力或根本不實現(xiàn)。所有這些都導致成本高昂，而且往往無法滿足自動化的質(zhì)量要求。

使用 Vision AI 有效解決復雜的質(zhì)量問題

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

圖 1：深度學習 DS——用于自動視覺質(zhì)量控制的泡罩包裝表面的數(shù)據(jù)管理和統(tǒng)計分析

為了實現(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，可以標記某些要檢測的缺陷來訓練人工智能。數(shù)據(jù)的這種標記稱為注釋。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記的情況下，也可以在訓練后通過異常檢測來識別與規(guī)范的偏差。

在這個過程中，人工智能反復訓練檢測和定位與良好狀態(tài)的偏差或異常，或者是用戶想要識別的特殊錯誤模式。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)學習識別、分配和定位缺陷——無需手動預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)行此學習過程。Data Spree 還提供完整的流程，以將其作為服務高效地集成到系統(tǒng)中。

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

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

因此，自動化過程可以有效且穩(wěn)健地實施。一個現(xiàn)成的原型可以在幾個小時內(nèi)創(chuàng)建，并在很短的時間內(nèi)擴展為一個高效的解決方案。Data Spree 的快速 AI 模型還確保了高頻生產(chǎn)和物流操作的實時能力。另一個好處是學習系統(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”新圖像并重新訓練。這允許快速有效地響應生產(chǎn)或物流的變化，而無需從頭開始或購買并實施新的解決方案。

通過深度學習 DS，來自正在進行的生產(chǎn)操作的數(shù)據(jù)和檢測到的錯誤可以長期存儲、管理和統(tǒng)計評估。這樣，在數(shù)據(jù)管理和人工智能訓練的結合中，可以不斷實現(xiàn)最高質(zhì)量要求。

快速簡便的實施

經(jīng)過訓練的 AI 模型可以通過開放的 ONNX 標準格式單獨集成到任何客戶應用程序中。Data Spree 自己的執(zhí)行環(huán)境 Inference DS 還提供了一個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的硬件（例如智能相機或工業(yè) PC）上快速執(zhí)行。這可以節(jié)省集成時間——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 深度學習 DS 的連接器。這使兩家公司能夠以可擴展的方式將任何視覺 AI 解決方案的功能擴展到凌華科技廣泛的硬件和軟件組合，而無需更改兩個系統(tǒng)的底層平臺。使用凌華科技廣泛的物聯(lián)網(wǎng)平臺，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? 實現(xiàn)了對未來自動化的共同愿景：讓每個人都可以訪問深度學習，以實現(xiàn)認知過程的自動化。在柏林工業(yè)大學和 ABB 車站學習計算機科學后，Manuel 在創(chuàng)立 Data Spree 之前在柏林 DCAITI 從事自動駕駛汽車的工作。

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，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，并為多個垂直領域的項目提供從售前到交付的服務。他擁有諾森比亞大學的計算機科學學士學位，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