Depuis toujours, la qualité des composants d’usine étaiet inspectée visuellement par les employés. Bien que les inspecteurs aient reçu une formation préalable, le contrôle basé sur la perception individuelle rendait difficile l’application des normes. De plus, la fatigue visuelle, la lassitude et la rotation du personnel entraînent des taux élevés de non-qualité sur les lignes de production. Conséquence, la mise sur le marché de produits défectueux et donc un taux d’insatisfaction clients élevé.

Aujourd’hui, si les usines manquent de personnel avec des capacités de programmation, leur compréhension de l’inspection par vision industrielle est très limitée. Et même si une usine souhaite mettre en œuvre des solutions technologiques pour réduire le niveau de non qualité et augmenter l’efficacité des contrôles, elle n’a pas toujours la capacité de le faire.

Le programme, mis en place par Advantech, vise désormais à aider l’industrie manufacturière à passer de l’inspection visuelle humaine à l’inspection par Intelligence artificielle (IA). La solution proposée combine la vision artificielle basée sur des règles et l’identification visuelle par l’IA. Elle est une réponse parfaite aux problématiques de usine et contribue également à l’introduction de systèmes d’inspection automatiques.

 

Description du système : Plateforme MIC-770 et AI NVIDIA Jetson

 

inspection-visuelle

 

Revenons sur un cas précis d’un de nos utilisateurs, une usine de dissipateurs thermiques. Usine disposant à l’origine de trois grands postes d’inspection, dans lesquels plusieurs inspecteurs effectuaient des contrôles de taille, d’épaisseur et d’apparence. La plateforme de développement de logiciels automatiques mise en place, intègre l’inspection visuelle modulaire, le contrôle des mouvements, le contrôle des entrées/sorties, les outils d’inspection des défauts de l’IA, l’apprentissage de l’IA et d’autres fonctions. Tout ceci créant ainsi une machine d’inspection de dissipateurs thermiques capable d’effectuer trois types d’inspection tout en formant continuellement des modèles d’apprentissage profond de l’IA afin de réduire davantage le taux de non-qualité et d’améliorer la qualité de l’inspection.

Le client dispose d’une interface interactive conviviale et facile à prendre en main. Après avoir suivi les cours de formation sur le logiciel, les opérateurs sont en mesure de faire fonctionner la plateforme avec facilité, même s’ils n’ont pas de formation d’ingénieur ou une bonne compréhension de l’apprentissage profond de l’IA. La plateforme est simple, directe et ne nécessite pas de réglages complexes du programme, ce qui permet aux intégrateurs de systèmes et aux utilisateurs finaux de se former eux-mêmes les machines.

La plateforme logiciel et le matériel Advantech jouent tous deux un rôle primordial dans l’optimisation de la machine d’inspection de dissipateurs thermiques. Il a été proposé le système compact sans ventilateur Advantech i-Modules Expansion Slot MIC-770, intègrant un système d’inférence AI NVIDIA Jetson® Xavier MIC-730AI.

La série MIC d’Advantech reste stable même après un long processus de rodage. Si des E/S supplémentaires sont nécessaires, la série MIC peut être étendue à tout moment. Cela évite d’avoir à réévaluer le matériel pour chaque projet.

MIC-770H-00A1 – PC fanless, Core i7, 1xVGA/HDMI, 2xGbe, 8xUSB, 2xCOM, 1xmSATA, RAID, 1×2.5 HDD/SSD

 

Les exigences du système

 

advantech-ia-mic-770

 

Les deux plateformes matériels Advantech intégrés dans la machine d’inspection IA du système effectuent respectivement des tâches différentes. Le MIC-770 contrôle le processus de la station d’inspection et effectue une inspection visuelle basée sur des règles pour déterminer si la taille et l’épaisseur des dissipateurs thermiques sont conformes aux spécifications.

Le MIC-720AI effectue une analyse d’image pour comparer et identifier les dissipateurs thermiques présentant des défauts d’apparence. Cela est rendu possible en alimentant la plateforme avec des images de produits défectueux collectées , avant l’importation logiciels et matériel. Une fois que la plateforme a terminé la formation appropriée, les modèles formés sont placés dans le MIC-720AI. Une inspection visuelle AI peut alors être effectuée pour évaluer la planéité et identifier les écrasements, les taches, les rayures et autres défauts difficiles à catégoriser par des règles physiques générales.

Le logiciel d’IA automatique, associé au matériel d’Advantech, permet à l’usine de dissipateurs thermiques d’achever l’assemblage et le test de la machine d’inspection IA en trois mois.

 

AVANTAGES-mic-advantech

 

Résultat

Au départ, l’usine s’attendait à ce que le nouveau système ait un taux de précision de 90 %, mais la solution de a atteint un taux de précision allant jusqu’à 97 %, dépassant de loin les exigences de l’utilisateur. Par le passé, il y avait dix inspecteurs sur une ligne de production et il fallait 30 secondes pour effectuer trois types d’inspections sur chaque dissipateur thermique. Aujourd’hui, un seul inspecteur est nécessaire pour effectuer la réinspection finale et il ne faut que 4 secondes pour accomplir cette tâche. Par conséquent, l’introduction de cette solution permet non seulement de réduire les coûts de main-d’œuvre, mais aussi d’améliorer l’efficacité des inspections.

De plus, cette solution d’inspection IA adopte une configuration d’architecture distribuée, permettant à un MIC-770 de coopérer avec plusieurs MIC-720AI pour effectuer des inférences IA. Par conséquent, lorsque l’usine souhaite mettre en œuvre des inspections IA supplémentaires ou améliorer la vitesse d’inspection, elle peut simplement installer des MIC-720AI supplémentaires par le biais d’un câble réseau, ce qui rend les futures extensions de l’usine pratiques pour nos clients.

 

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Produits

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MIC-730AI

Plateforme AI Inference, NVIDIA Jetson ® Xavier

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mic-770-advantechMIC-770 + MIC-75G20

PC fanless, Intel Core i Génération 8, Socket (LGA 1151)+ GPU i-Module, 1 PCIe x16 + 1 PCIe x4, double baie de rangement accessible par l’avant

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Advantech AI NAVIAINAVI Advantech

AINavi est un logiciel d’analyse d’images basé sur l’apprentissage profond qui comprend des outils d’inspection des défauts par l’IA et un logiciel indépendant de formation à l’IA.