ผสานรวมโมเดล AI เข้ากับ wenglor uniVision 3 ได้อย่างยืดหยุ่นโดยใช้ ONNX

ในกระบวนการอัตโนมัติที่ซับซ้อน เช่น การจดจำวัตถุ การคัดแยก และการควบคุมคุณภาพ ระบบประมวลผลภาพแบบดั้งเดิมที่ใช้กฎเกณฑ์จะถึงขีดจำกัดอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อชิ้นส่วนมีความแตกต่างกันอย่างมาก หรือมีข้อบกพร่องเกิดขึ้นในรูปแบบที่หลากหลาย ตัวอย่างทั่วไปคือการตรวจสอบคุณภาพในการฉีดขึ้นรูปพลาสติก: ในกรณีนี้ ข้อบกพร่องบนพื้นผิว ฟองอากาศ หรือรอยไหม้ อาจปรากฏในรูปทรงและขนาดที่ไม่สม่ำเสมอ

การประมวลผลภาพโดยใช้ AI ตรวจจับส่วนประกอบและข้อบกพร่องในกระบวนการผลิตทางอุตสาหกรรม
การจดจำวัตถุที่แม่นยำและการควบคุมคุณภาพด้วย AI

นี่คือจุดที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) แสดงให้เห็นถึงจุดแข็งอย่างแท้จริง การจำแนกประเภทด้วย AI ช่วยให้สามารถแก้ไขงานตรวจสอบที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพและแม่นยำ โดยใช้ โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (CNN) ในการวิเคราะห์ภาพ จดจำคุณลักษณะ และกำหนดวัตถุให้กับคลาสเฉพาะโดยอัตโนมัติ ระบบเรียนรู้ด้วยตนเองเพื่อแยกแยะคุณลักษณะเฉพาะ – จึงสามารถจัดการกับรูปแบบและประเภทของข้อผิดพลาดที่หลากหลาย ซึ่งแทบเป็นไปไม่ได้เลยที่จะจัดการด้วยวิธีการแบบดั้งเดิม

ด้วย โมดูล ONNX ของ ซอฟต์แวร์แมชชีนวิชั่น wenglor uniVision 3 ทำให้ สามารถเรียกใช้โมเดล AI ที่มีอยู่แล้วได้โดยตรงบนฮาร์ดแวร์ประสิทธิภาพสูงของ wenglor เช่น กล้องอัจฉริยะซีรีส์ B60 หรือ ตัวควบคุมแมชชีนวิชั่น ซีรีส์ MVC ซึ่งช่วยให้สามารถผสมผสานโมดูลแบบใช้กฎเกณฑ์และแบบใช้ AI ได้อย่างยืดหยุ่น ในขณะเดียวกันก็ใช้ประโยชน์จากอินเทอร์เฟซอุตสาหกรรมที่มีอยู่แล้ว ผลลัพธ์ที่ได้คือ ความยืดหยุ่นสูงสุดด้วยความพยายามในการบูรณาการน้อยที่สุด

uniVision 3 เป็นแพลตฟอร์มประมวลผลภาพแบบครบวงจร ที่มีเครื่องมือประมวลผลเบื้องต้นที่จำเป็นครบครัน เช่น ฟังก์ชันการกรอง การติดตามตำแหน่ง และการกำหนดขอบเขตพื้นที่ โมดูลมาตรฐานเหล่านี้สามารถผสานรวมเข้ากับการจำแนกประเภทด้วย AI ได้อย่างราบรื่น เพื่อจัดการกับแอปพลิเคชันที่ต้องการประสิทธิภาพสูงได้อย่างง่ายดาย ตัวอย่างเช่น เมื่อจับภาพส่วนประกอบผ่านการติดตามตำแหน่งแล้ว ก็สามารถวัด ปรับเทียบ หรือประมวลผลเพิ่มเติมได้โดยตรง โดยไม่ขัดจังหวะขั้นตอนการทำงานที่กำหนดไว้

หลังจากการวิเคราะห์ที่ประสบความสำเร็จ uniVision 3 ช่วยให้สามารถแลกเปลี่ยนข้อมูลผ่านอินเทอร์เฟซทั่วไป เช่น TCP/IP, PROFINET, EtherNet/IP หรือ EtherCAT ได้ สำหรับการใช้งานในแอปพลิเคชันที่ใช้หุ่นยนต์ช่วย อินเทอร์เฟซพิเศษสำหรับ ระบบวิชั่นของหุ่นยนต์ และ การเชื่อมโลหะด้วยหุ่นยนต์ ก็มีให้ใช้งานเช่นกัน

โมเดล ONNX จะถูกประมวลผลโดยตรงบนกล้องอัจฉริยะและตัวควบคุมการมองเห็นด้วยเครื่องจักรของ Wenglor
การผสานรวมโมเดล AI เข้ากับระบบอุตสาหกรรมอย่างราบรื่น

ข้อดีนั้นชัดเจน: โมเดล ONNX ที่สร้างขึ้นโดยใช้ซอฟต์แวร์ของบุคคลที่สามสามารถผสานรวมเข้ากับการประมวลผลภาพ uniVision ได้โดยตรง และทำงานบนอุปกรณ์ wenglor โดยไม่ต้องใช้ฮาร์ดแวร์เพิ่มเติมใดๆ ขั้นตอนการเตรียมข้อมูลที่ซับซ้อนถูกกำจัดออกไป การผสานรวมจึงรวดเร็ว ตรงไปตรงมา และปรับขนาดได้

ด้วยโมดูล ONNX, uniVision 3 นำเสนอโซลูชันที่ทรงพลังและพร้อมรับมือกับอนาคตสำหรับการผสานรวม AI เข้ากับกระบวนการประมวลผลภาพทางอุตสาหกรรมได้อย่างราบรื่น เพื่อความแม่นยำ ประสิทธิภาพ และความยืดหยุ่นสูงสุดในระบบอัตโนมัติของโรงงาน

ผู้เขียน

Picture of แม็กซ์ มัสเตอร์มันน์

แม็กซ์ มัสเตอร์มันน์

ชื่อตำแหน่ง