2023: AI-põhine kvaliteeditagamissüsteem koordinaatmõõtemasina täiendamiseks masinnägemisega

Projekt lahendas väike ja keskmise suurusega tootmisettevõtete kriitilist väljakutset – kõrge tootemiksi ja madala tootmismahu keskkonnas, kus traditsioonilised kvaliteedikontrolli meetodid nõuavad aeganõudvat manuaalsete rakiste seadistamist iga unikaalse detaili jaoks. Eesmärk oli valideerida tehisintellektil põhinev süsteem, mis võimaldab koordinaatmõõtemasinat (CMM) automaatselt tuvastada detaile ja nende asendid, elimineerides vajaduse käsitsi rakiste seadistamiseks ning vähendades kvaliteedikontrolli kestusaega. Valideeriti kaks tehisintellektil põhinevat lahendust: masinnägemisel põhinev lahendus kasutades Find Object ROS ning süvaõppel põhinev lahendus kasutades Deep Object Pose Estimation (DOPE) tehnoloogiat. Projekt demonstreeris edukalt, et mõlemad lähenemised suudavad automatiseerida detailide tuvastamist ja mõõtmistprogrammide valikut, kusjuures masinnägemisel põhinev lahendus võimaldas kiiremat seadistust, kuid oli tundlik keskkonnatingimuste suhtes, samas kui süvaõppe lähenemine pakkus töökindlamat tuvastust, kuid vajas pikemat treeninguaega. Loodud süsteem näitab märkimisväärset potentsiaali kvaliteedikontrolli protsesside võimestamiseks paindlikes tootmiskeskkondades, kuigi süsteemi edasine optimeerimine on vajalik uute detailide lisamise lihtsustamiseks.