Các giải pháp
Trong chuyến thăm Trung tâm ứng dụng laser TRUMPF, Daniel Weller nhận thấy sự phát triển mới trong lĩnh vực hệ thống phát hiện. Daniel Weller giải thích: "Trước đây, chúng tôi đã làm việc với phần mềm xử lý hình ảnh VisionLine Detect của TRUMPF, phần mềm này đã giúp chúng tôi rất nhiều trong việc xử lý các hệ thống tiếp xúc pin phổ biến (ZKS)". Với nền tảng đào tạo EasyModel AI dựa trên đám mây, TRUMPF đã nâng cao trình độ hơn nữa: Sự kết hợp từ EasyModel AI và tùy chọn Bộ lọc AI cho xử lý hình ảnh TRUMPF VisionLine Detect phát hiện các điều kiện môi trường xung quanh biến đổi, phản xạ thành phần, các tình huống ánh sáng thay đổi và sự biến động trong các đặc tính vật liệu. "Ngay sau khi EasyModel AI của TRUMPF được chính thức cung cấp, chúng tôi đã trúng thầu một hệ thống tiếp xúc pin (ZKS) phức tạp, với chiều dài hai mét và 50 vị trí hàn đã đặt ra những thách thức lớn cho chúng tôi. EasyModel AI đã đến đúng lúc," Weller nói.
EasyModel AI là một công cụ cho phép người dùng không cần kiến thức lập trình vẫn có thể dễ dàng tạo và đào tạo các mô hình AI dựa trên hình ảnh phù hợp chính xác với các thành phần. "Trong bước đầu tiên, chúng tôi chỉ cần sử dụng VisionLine Detect để chụp ảnh các phân đoạn của bộ phận cần thiết lập vị trí hàn. Chúng tôi lưu trữ hình ảnh bằng Quality Data Storage và sau đó có thể tải chúng lên EasyModel AI, nơi chúng tôi có thể dễ dàng truy cập thông qua nền tảng MyTRUMPF", Weller giải thích. Sau khi tạo xong dự án, Weller và các đồng nghiệp sẽ đánh dấu các vị trí hàn cần phát hiện trên hình ảnh và AI sẽ bắt đầu đánh giá và tính toán mô hình. Người điều khiển có thể tối ưu hóa điều này một cách trực quan theo từng bước. Chỉ cần một vài hình ảnh đào tạo là đủ để tạo ra một mô hình AI hoạt động. Ngay khi đã có được mô hình đạt yêu cầu, mô hình sẽ được chuyển đến dây chuyền sản xuất. Đây là nơi sử dụng tùy chọn bộ lọc AI cho VisionLine Detect. Bộ lọc phân biệt chính xác giữa các vùng hình ảnh có liên quan và các vùng như thiết bị, bụi bẩn hoặc phản xạ. Weller cho biết và giải thích: “Điều này cho thấy rõ sự khác biệt giữa VisionLine Detect có và không có bộ lọc AI”. "Bộ lọc AI nhị phân hóa hình ảnh – tạo ra hình ảnh chỉ có màu đen và trắng. Thành phần được phát hiện được hiển thị màu trắng, trong khi các khu vực xung quanh được hiển thị màu đen. Điều này cho phép các thuật toán phát hiện cạnh dễ dàng xác định khu vực hàn cần phát hiện." Cho đến nay, Weller và đội ngũ của ông đã sử dụng hệ thống xử lý hình ảnh TRUMPF VisionLine Detect với chế độ phơi sáng phụ thuộc vào vị trí. Điều này được cố ý thay đổi để có thể xác định các vị trí tương ứng một cách đáng tin cậy. Quá trình này phải được điều chỉnh riêng cho từng vị trí trong trường xử lý để bù phản xạ khác nhau của các bề mặt thành phần. Quá trình này tốn nhiều thời gian và phụ thuộc vào nhiều yếu tố ảnh hưởng – và phải được thực hiện riêng cho từng vị trí thành phần.
Triển khai
Để triển khai giải pháp mới, ElringKlinger chỉ cần kích hoạt tùy chọn AI EasyModel với bộ lọc AI và giai đoạn làm quen ngắn. Weller giải thích: "Các nhân viên của TRUMPF đã đồng hành cùng chúng tôi trong suốt tất cả các bước xử lý trực tiếp trên linh kiện trong quá trình đưa hệ thống tiền sản xuất vào vận hành". "Sau một hoặc hai giờ, chúng tôi đã hoàn thành linh kiện đầu tiên.” Nếu có bất kỳ câu hỏi nào trong ngày hôm nay, các chuyên gia của TRUMPF có thể dễ dàng trả lời từ xa hoặc trong các cuộc họp Teams. Việc cộng tác trở nên dễ dàng hơn với Lưu trữ dữ liệu chất lượng của TRUMPF. Dữ liệu có thể được giữ và lưu trữ tại đó và chia sẻ với các chuyên gia của TRUMPF nếu cần.
Đối với Weller, sự đơn giản của quy trình đào tạo là một trong những lợi thế chính của EasyModel AI: "Chúng tôi không còn cần nhiều ngày để đạt được kết quả tốt, mà chỉ cần vài giờ". Điều quan trọng nữa là không cần có kiến thức nền để đạt được kết quả tốt. "Điều này trở nên đặc biệt quan trọng nếu sản xuất hàng loạt bắt đầu và các đồng nghiệp ít kinh nghiệm hơn của chúng tôi tại các địa điểm phải thực hiện những điều chỉnh nhỏ. Hệ thống này hoạt động theo nguyên tắc "thấy gì được nấy". Weller cho biết: "Điều này cũng dễ hiểu ngay cả với những người không phải là lập trình viên". Khả năng thực hiện các điều chỉnh nhỏ cũng là một lợi thế cho ông và các đồng nghiệp: “Mỗi ZKS đều có cấu trúc khác nhau, nhưng đôi khi sự khác biệt là rất nhỏ. Với sự trợ giúp của AI, hiện chúng tôi có thể sử dụng các hình ảnh đào tạo hiện có từ ZKS làm cơ sở cho các mô hình mới bằng cách đào tạo lại về các độ lệch nhỏ. Điều này còn đẩy nhanh giai đoạn phát triển hơn nữa."
