2020年第三季度，欧姆龙自动化（中国）有限公司的新产品FH系列图像处理系统将首次在中国市场发布，该系统以人工智能取代熟练工人，自动进行划痕和缺陷检测，摆脱了依靠人的“感性”和“感性”的功能检测经验”。在熟练技术人员短缺、劳动力成本急剧上升的背景下，需要人们的经验和感性。人工搬运、装配和测试过程是制造业迫切需要实现自动化的一部分。尤其是在产品的外观检验中，更需要有经验的熟练工人的感性和经验，比如如何判断各种颜色和尺寸的划痕，以及在产品差异很大的情况下如何判断缺陷产品。因此，人们对人工智能的期望越来越高，因为它能够识别人等物体的特征，并自动学习判断标准。然而，要将其投入实际应用，必须准备大量的图像数据供人工智能学习，而且还存在一些问题，如人工智能工程师的保障、需要在现场安装专门的人工智能硬件等，因此很难将人工智能引入生产现场。为了解决这些问题，欧姆龙开发了一种新的缺陷提取人工智能，再现了熟练的检测方法，并将其运用于FH系列图像处理系统中。1缺陷的检测依赖于人的敏感度，这一点很难界定，成为自动化的问题。目的：利用人工智能技术自动实现视觉检测，将检测人员所具备的“视背景不一致为缺陷”的技能通过人工智能技术实现，并作为图像滤波器携带。即使是以前难以判断的新品种、未知划痕和复杂背景，在没有划痕样品或调整的情况下，也能被检测出“划痕或缺陷”。2来源：根据熟练工人的经验，在功能测试中允许良好产品状态的差异。由于良好产品状态的判断标准依赖于熟练工人的知识，用以前的FA图像处理系统很难定义，需要不断调整设置，这就成为自动化的难题。目的：利用人工智能技术实现知识调整的自动“人工智能精确匹配”。通过对良好产品状态的图像数据的学习，可以在短时间内获得检验人员在多年实践中积累的“检测技术与知识”。除了再现熟练工人的检测能力，自动化还可以降低成本，提高生产效率。三。不需要构建专用的人工智能环境。人工智能的引入不需要高标准的硬件，也不需要配备人工智能工程师来构建适合不同领域环境的系统。使用在生产领域有丰富经验的通用图像处理系统，可以很容易地引入人工智能。人工智能不需要专门的硬件准备，工作站级硬件的人工智能检测技术也不能在现场大规模引进。FH系列不需要特殊的硬件，因此易于引入。不需要人工智能工程师。为了使人工智能技术能够在自己公司的过程中稳定运行，除了图像处理技术外，还需要编程和维护。然而，FH系列可以使用具有普通图像传感器操作感的人工智能。不需要人工智能工程师。请点击查看详情