Yapay zeka ile cam muayene ve konumlandırma: şeffaf ve kaplamalı panelleri konumlandırmak.

Şeffaf ve kaplamalı cam, sıradan görüntü işlemeyi neden çaresiz bırakır?

Cam, bir görü sisteminin konumunu belirlemesi istenebilecek en zor yüzeydir, çünkü üzerinde çalışılacak bir görüntüyü neredeyse hiç sunmaz. Işık, şeffaf bir panelden geri sekmek yerine doğrudan içinden geçer; bu yüzden standart bir kamera ve sabit bir lamba, cam kenarını değil camın arkasındaki arka planı görür. Parça ile arkasındaki her şey arasındaki kontrast çöker ve sıradan bir kenar bulma rutini, bir konum raporlamak için ihtiyaç duyduğu sınırı kaybeder.

Kaplamalar görevi kolaylaştırmaz, zorlaştırır. Düşük emisyonlu ve diğer fonksiyonel kaplamalar, yüzeyin spektrum boyunca nasıl yansıttığını değiştirir; bu yüzden bir lamba altında bir türlü okunan bir yüzey, başka bir lamba altında farklı okunur ve aynasal bir yansıma, robotun tam da uzandığı kenarı silen bir parlamaya dönüşür. Bir taşıma hücresi için soru nadiren "bu camda kusur var mı" sorusudur. Daha temel ve daha zor olanıdır: robotun paneli çatlatmadan alabilmesi için kenar ve yüzey, milimetre cinsinden, tam olarak nerede.

Cam konumlandırma Ar-Ge projesi, neredeyse görünmez bir paneli nasıl konumlandırdı?

Cam konumlandırma çalışması, sevk edilen bir katalog özelliği değil bir Ar-Ge saha vakasıdır ve tam olarak bu konumlandırma sorununu çözmek için önde gelen bir cam üreticisinde yürütülmüştür. İşi iki teknik birlikte yaptı. Lazer çizgisi ile optik tespit, camın üzerine kontrollü bir çizgi yansıtır ve o çizginin nerede kırıldığını veya basamak yaptığını okur; bu, sıradan bir lambanın gösteremediği bir kenarı ortaya çıkarır. Raman kayması analizi, kaplamalı yüzeyi spektral tepkisiyle okur; böylece sıradan aydınlatmaya görünmeyen bir kaplama yine de sistemin konumlandırabileceği bir sinyal döndürür. Bu, ölçülebilir geometri için klasik, deterministik optik yöntemler ile yargı gerektiren kararlar için yapay zeka arasındaki ayrımdır; birine veya diğerine ne zaman başvurulacağı için kural tabanlı vs yapay zeka görüntü işleme yazısına bakın.

Yöntemi, standart bir edge tabanı üzerinde özel optik ve aydınlatma taşıdı. Adente Vision, Aden Group bünyesindeki ADENTE Advanced Engineering Technologies tarafından geliştirilen ve otomasyon sistem entegratörleri üzerinden satılan bir edge-AI görsel muayene ünitesidir. Cam projesi, standart ünitenin kullandığı aynı edge hesaplamanın ve muayene modlarının önüne projeye özgü optik ve aydınlatma koydu. Ar-Ge vakası hâlâ Ar-Ge olduğundan, belirli bir cam, kaplama ve geometri için konumlandırma hassasiyeti yayımlanmış bir sayı değildir: taahhüt verilmeden önce gerçek panel ve taşıma hücresi üzerinde uygulamaya özgü bir ölçüm gerekir.

Bu konumlandırma mı, kusur tespiti mi ve fark neden önemli?

Konumlandırma "panel nerede" sorusunu, kusur tespiti ise "panel hatasız mı" sorusunu yanıtlar ve bir cam taşıma hattı, harekete geçebilmek için genellikle önce ilkine ihtiyaç duyar. Bir al-yerleştir robotu, konumlandıramadığı bir levhayı kaldıramaz; bu yüzden önce kenar ve yüzey koordinatları gelir ve ancak ondan sonra bir yüzey veya kenar kusuru kontrolü değer katar. Cam Ar-Ge vakası bir konumlandırma vakasıdır: robota ihtiyaç duyduğu geometriyi, ünitenin diğer geometri ve konum işlerinde kullandığı aynı ölçüm yolu üzerinden, milimetre cinsinden kenar ve yüzey koordinatları olarak besler.

İki işi ayrı tutmak, bir projenin kapsamını dürüstçe belirlemek için önemlidir. Şeffaf veya kaplamalı camı konumlandırmak, yukarıdaki lazer çizgisi ve Raman kayması teknikleriyle yanıtlanan zor bir optik problemidir. Camı çizik, kalıntı veya kaplama hataları açısından derecelendirmek, kendi aydınlatması ve kendi referans seti olan ayrı bir kusur görevidir. Bir hücre birine, diğerine veya her ikisine ihtiyaç duyabilir ve işi yanlış olana göre fiyatlamak, cam görü projelerinin bütçeyi aşmasının başlıca nedenidir.

Her cam yüzeyini zorlaştıran nedir ve hangi teknik yanıt verir?

Her cam yüzeyi, sıradan görüyü belirli bir nedenle yenilgiye uğratır ve Ar-Ge vakası, tek bir sabit kurulum yerine her zorluğu bir teknikle eşleştirdi.

Standart bir edge ünitesi, cam için özel optik taşıyabilir mi?

Bir cam projesi, ısmarlama bir bilgisayar yerine standart bir edge tabanının önünde özel optik ve aydınlatma çalıştırır. Ünite, global shutter ve C-mount ile 12 MP’ye kadar bir kamera, ayarlanabilir renk ve açı aydınlatması (difüz, yönlü veya koaksiyel) ve fansız Jetson sınıfı bir kart üzerinde çıkarım kullanır; cam çalışması, o edge hesaplamayı ve standart muayene modlarını korurken optiği ve aydınlatmayı değiştirdi. Bu ayrım, kamerayı, aydınlatmayı ve yapay zekayı şirket içinde geliştirmenin amacıdır: zor bir yüzey, tüm sistemi sıfırdan başlatmak için bir neden değil, ayarlanacak bir optik ve aydınlatma problemi haline gelir.

Sonuç, üniteyi yine normal bir endüstriyel sinyal olarak bırakır. Konum ve geçti/kaldı sonucu, tetikleme ve el sıkışmalar için 24V’ta 4 giriş ve 4 çıkışla birlikte PROFINET, EtherNet/IP, Modbus TCP, EtherCAT veya OPC UA üzerinden robota veya PLC’ye taşınır ve her görüntü cihaz üzerinde işlenir; böylece panel görüntüleri hatta kalır.

Yüksek sıcaklık AV-H100, cam proseslerinin çevresinde nereye oturur?

Cam çoğu zaman sıcaktır ve yüksek sıcaklık AV-H100, şeffaf cam konumlandırma vakasının kendisi için değil, bir cam prosesinin çevresindeki istasyonlar için üretilmiş varyanttır. AV-H100, aynı optiği, edge hesaplamayı ve yapay zeka modlarını korurken, standart AV-S100’deki 0–45 °C aralığına karşılık IP54 koruma sınıfı ve 0–65 °C’lik genişletilmiş bir çalışma aralığı taşır: yalnızca muhafaza değişir. Ortam ısısının standart bir muhafazayı aralığının dışına iteceği bir temperleme fırını, bir laminasyon hattı veya bir sıcak şekillendirme istasyonu yakınında, çalışmaya devam eden ünite AV-H100’dür.

Bu yazı, Yapay Zeka Görsel Muayene rehberinin bir koludur; cam konumlandırmanın, ünitenin yürüttüğü diğer görevlerin yanında nereye oturduğunu görmek için gerçek uygulamalara göz atın.