2024: Tehisintellektil põhinev plastikkottide tootmise kontrolli katsetamine

Demoprojekt keskendub tehisintellektil põhineva defektide tuvastamise ja protsessi optimeerimise süsteemi arendamisele ja rakendamisele tööstuslikes tootmiskeskkondades, eelkõige plastkile ja kilekottide tootmise valdkonnas. Projekti peamine eesmärk on katsetada tehisintellekti lahendusi parandamaks toote kvaliteeti, vähendamaks tootmisjäätmeid ja minimeerimaks energiatarbimist nutika automatiseerimise abil. 

Lahendus integreerib mitu sügavõppe mudelit – konvolutsioonilised neurovõrgud (CNN) visuaalsete defektide tuvastamiseks, rekurrentsed neurovõrgud (RNN) ja pikaajalise lühiajalise mälu võrgud (LSTM) järjestikuste andurite andmete analüüsimiseks ning mitmekihilised perceptronid (MLP) struktureeritud andmete klassifitseerimiseks. Need mudelid töötavad koos, et tuvastada defekte pinnal ja struktuuris, nagu kortsud, kriimustused ja augud. 

Süsteemi tuumaks on fuzzy-loogikal põhinev järeldusmootor, mis tõlgendab tehisintellekti väljundeid ja reguleerib iseseisvalt olulisi tootmisparaetreid (nt temperatuur, koostis). See võimaldab süsteemil kohaneda muutuvate tingimustega tootmisliinil ja välistab operaatorite käsitsi sekkumise vajaduse. 

Lahendus on kasutajaliideste ja servaarvutustehnoloogia platvormide kaudu sujuvalt integreeritud olemasolevate tootmisseadmetega. Jälgimise armatuurlaud annab operaatoritele praktilise ülevaate, samas kui automatiseeritud tagasiside tsüklid tagavad tootmisparaametrite pideva optimeerimise. 

Projekt on toonud kaasa olulisi edusamme defektide tuvastamise täpsuses, tootmise seisakute vähendamises ja energiatõhususes. See tehisintellekti põhinev süsteem sillutab teed nutikamale, vastupidavamale ja andmetel põhinevale tootmisele