Projektowanie systemu wykrywania wad opartego na wizji dla linii produkcyjnej

Systemy wykrywania wad, które odnoszą sukces na prawdziwej linii produkcyjnej, mają kilka wspólnych nawyków: czyste obrazowanie, staranne etykietowanie, solidna ocena i integracja z istniejącą linią i zespołem.Ten kurs przechodzi przez te wybory w kolejności, w jakiej zwykle pojawiają się podczas projektu. Będziesz pracować przez pisemne ćwiczenia projektowe, które odzwierciedlają sposób, w jaki mały zespół automatyki lub danych zaplanowałby system wykrywania defektów.Nacisk kładzie się na praktyczne kompromisy, które mają znaczenie, gdy prędkość linii, fałszywe alarmy i zaufanie operatora są pod presją. Czego się nauczysz: - Planuj konfiguracje obrazowania, w tym oświetlenie, rozdzielczość kamery i synchronizację wyzwalaczy - Buduj protokoły etykietowania, które generują czyste dane szkoleniowe z jasnymi definicjami wad - Porównaj podejścia do modelowania, w tym klasyfikację, wykrywanie, segmentację i wykrywanie anomalii - Oceń modele za pomocą znaczących operacyjnie wskaźników, takich jak wskaźnik fałszywych alarmów i przeoczone wady - Zaplanuj wdrożenie, zwracając uwagę na opóźnienie wnioskowania, prędkość linii i integrację z systemami PLC - Projektuj przepływy pracy, które obsługują nowe typy defektów i zmieniające się mieszanki produkcyjne Kurs przebiega od obrazowania poprzez etykietowanie, modelowanie, ocenę, a na koniec integrację linii.Pisemne ćwiczenie na zakończenie wymaga opracowania jednostronicowego projektu systemu wykrywania wad dla określonego produktu i środowiska produkcyjnego. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących z pewnym oprogramowaniem lub doświadczeniem inżynieryjnym, w tym naukowców zajmujących się danymi, którzy wchodzą do produkcji, inżynierów automatyki badających AI i studentów inżynierii przemysłowej.Nie jest wymagane głębokie doświadczenie w produkcji.Kurs traktuje system jako problem projektowy, który można rozważyć na papierze przed zakupem sprzętu.