Визуал илрүүлэгч машинууд автомжуулсан чанарын шалгалтыг хэрхэн дэмждэг вэ?

Орчин үеийн үйлдвэрлэлийн төхөөрөмжүүд нь бүтээгдэхүүний шугамд ногоон чанарын хэмжүүрүүдийг тогтмол хадгалахын тулд дөрвөлжин автоматжуулалттай системүүд дээр илүү их тулгуурлаж буй. Хүчтэрсэн зурагт технологийн хиймэл оюун ухааны хамт интеграцлах нь үйлдвэрлэгчдийн чанарын хяналтын процессыг хандагч арга замыг шударга өөрчилж буй. Зурагт илрүүлэх төхөөрөмж нь орчин үеийн автоматжуулалттай шинжилгээний системүүдийн үндэс болой, газрын хүртэлх нарийн таамаглал, хурд, дутагдал илрүүлэх, хэмжээс тодорхойлох, бүтээгдэхүүний техникийн шаардлагыг баталгаажуулахад үлдэшгүй давуу тал үзүүлж буй. Эдгээр оюун ухаантай системүүд нь үйлдвэрлэгчдийн үйл ажиллагаанд хүний алдаа арилгахын тулд хамгийн өндөр чанарын шаардлагыг хадгалахын тулд үл хүртүүлмүүр төхөөрөмжүүд болж буй.

Зурагт илрүүлэх системүүдийн үндэсний технологи

Хүчтэрсэн камер ба сенсорын интеграц

Аливаа үр дүнтэй визуал таних машинд суурь нь түүний нарийн камер ба сенсорын массив юм. Өндөр нарийнгүйлттэй индустриал камерын дагуу хурдан үйлдвэрлэлийн шугамд нийцүүлж, секундын турш хүртэл мянган зураг боловсруулж, дэлгэрэнгүй зургийг хурдан хурдны дагуу бүтээдэг. Эдгээр камерын дагуу үзэгдэх гэрэл, дулаан гэрэл, ультравиолет спектр гэх мэт үл ялгагдах дүрсүүдийг илрүүлж, стандарт оптик системд үл харах гэмтлийг илрүүлж, олон төрлийн дүрсүүдийн технологийг ашигладаг. Олон төрлийн сенсорын интеграци хоёрдугаар талд үйлдвэрлэсэн бүтээдийн олон төрлийн шинж чанарын дагуу нүдний хараа захирдаг машинаас үл хамааран бүрдүүлсэн шинжилгээг хийх боломжийг олгодог.

Орчин үеийн сенсорын технологи нь визуал таних машинуудад микроскопик дутагдалд, өнгөний хувиралд, хэмжээний тогтвортой бус байдлын, гадаргуугийн төрөл бүрийн хазилтд онцгой нарийн түвшинд хараа тавихыг хангаж өгдөг. Дэвшилтэй CMOS ба CCD сенсорууд нь дутагдалд илүү нарийн түвшинд хараа тавихын зэрэгцээ бодит цагт чанарын хяналт хийхэд шаардагдах бүрдүүлэлтийн хурдыг хадгалж үлдээдөг. Өндөр хурдны зураг авах системийн болон нарийн оптик системийн хослол нь шинжилгээний бүсээр нүүрдүүлж буй бүх бүтээдүүлд гүнзгилүүр шинжилгээ хийхийг хангаж, үйлдвэрлэлийн процессын хурдыг удаашруулж үлдээдөг.

Машин суралцахуй ба дүрс таних

Хийсвэр оюун ухааны алгоритмууд нь өнөөдөрхүүн визуал таних машинуудын шинжилгээний үндсийг бүрдүүлдэг, түүн дээр төвөгтэй өгөгдлийн хураамуйн дагуу суралцаж, нарийвчлалыг хугацаа өнгөрөх тусам сайжруулж. Гүн суралцаж буй сүлжээнүүд нь бүтээгдсэн зураглалуудыг боловсруулж, хуурамч хазайлтууд, хазайлтууд, гэмтлүүдийг илүү нарийвчлалтай таниж. Эдгээр системүүд нь үйлдвэрлэлд зөвшөөрөгдсөн хазайлтуудын хооронд ялгаа тавих боломжтой, мөн шуурхай анхаарал шаарддаг үнэнхүү чанарын асуудлуудыг таниж. Машин суралцаж буй чадвар нь визуал таних машинуудыг шинэ бүтээгдэхүүнүүдийн шугамд ба өөрчлөгдөж буй чанарын стандартад хүүрхүүн адаптируулж, үүнд үлдсэн програм хангамуйн дахин бүтээлт шаарддаггүй.

Дүрс таних технологи нь визуал илрүүлэх төхөөрөмжүүдийн тулд тааруулан харьцуулах нарийн шинжилгээг хүлээн авах стандартын дүрсүүд ба түүхийн өгөгдлүүдтэй харьцуулахыг хангаж. Системүүд нь зөвшөөрөгдсөн ба зөвшөөрөгдөхгүй бүтээдийн шинж чанаруудын нандин датабазыг бүтээдэг, мөн төхөөрөмжүүдийн шийдвэр гаргах процессыг тасралтгүй сайжруулдэг. Энэ адаптив чадвар нь систем нь тодорхой үйлдвэрлэлийн процессын ба бүтээдийн хувиралд туршлага цуглуулж, чанарын шинжилгээний нарийн бүтэн ба найдвартай байдлыг хангаж.

Үйлдвэрлэлийн орчинд хэрэгжүүлэх стратегийн арга замууд

Өмнөх үйлдвэрлэлийн линиутай нэгтгэл

Хүрээлэнгийн харах системт машинд амжилттай суулгахын тулд үйлдвэрлэлийн одоогийн урсгал ба дотоод бүтэцтүүдийг анхааралтай үнэлэх шаардлагатай. Үйлдвэрлэгчид хүрээлэнгийн систем, гэрлэлтийн нөхцөл, орон зайны хязгаарлалт зэрэг үзүүлэлтүүдийг үнэлж, шинжилгээний төхөөрөмжийн хамгийн тохиромжтой байршил ба тохируулалтыг тодорхойлох ёстой. Интеграционы процессын үед үйлдвэрлэлийн инженерүүд, чанарын хяналтын мэргэжилтнүүд ба технологийн нийлүүлэгчдийн хамтран ажиллах нь тогтвортой үйлдвэрлэлийн процессыг саадгүй ажиллуулахын тулд шаардлагатай.

Визуал таних төхөөрөмжүүдийн тактикийн байршлыг чухал шинжилгээний цэгт тодорхойлох нь түүний үр дүнг хамгийн их бүтээмжит болгох, үйлдвэрлэлийн хүчин чадлын дундаж урсгалд нөлөөлөх хэмжээг хамгийн бага бүтээмжит болгохыг хангана. Түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түүнд түү......

Тодорхой үйлдвэрт хэрэглэх зориулалтаар хийгдсэн хөөрвөрлөлт

Ялгаатай үйлдвэрлэлийн салбаруудад визуал таних төхөөрөмжүүдийн тусгай настройка болон чадварууд шаардлагатай. Автомашин үйлдвэрлэгчдийн анхаарал хэмжээний нарийн настройка болон гадаргуугийн чанарын дэлгэрэнгүй шинжилгээд төвлөрсөн, фармацевтикийн компаниуд бохирдлын илрүүлэлт болон баглаажилтын бүтэн бүрдүүлэлтийг үлдээж, электроник үйлдвэрлэгчдийн хувьд цахилгаан хэлхээний самбарууд болон компонентуудын зүйлд микроскопик дутагдалд таних системүүд шаардлагатай. Хүртэлх салбарын хэрэглээ нь тодорхой оптик настройкууд, гэрлэлтийн тохируулалтууд болон тухайн чанарын шаардлагад тааруулж бүтээсэн аналитик алгоритмуудыг шаардаж.

Орчин үеийн визуал таних машинуудын олон талт чадвар нь програм хангамжийн тохиргоо болон техник хангамжийн өөрчлөлтүүдийн тусламжтайгаар өргөн хэмжээний хувилбаржуулалт хийх боломжийг олгоно. Үйлдвэрлэгчид өөрсдийн салбарт тохирох шинжилгээний протоколуудыг хэрэгжүүлж, бүх төрлийн бүтээдүүдийн хувьд мэдрэмжийн параметрүүдийг зохицуулж, өөрсдийн чанар удирдлагын системтүүдтэй нийцүүд хайрцаг хүртэлх дүнгийн форматуудыг баталж чадна. Энэ хувилбаржуулалтын чадвар нь визуал таних технологи нь хүртэлх үйлдвэрлэлийн олон салбарт үүрдийн хүртэлх шаардлагуудыг хангаж, тогтвортой ажиллах үзүүрлүүдийг хадгалж чадна.

Чанарын хяналтын давуу талууд ба ажиллах үзүүрлүүд

Нарийн төвөгтөй бүтээдүүдийн тодорхойлолт ба тогтвортой бүтээдүүдийн сайжруулалт

Харааны илрүүлэлтийн төхөөрөмжүүдийн хэрэгжүүлэлт нь уламжлалт гараар хийгдэх чанарын хяналтын арга бүсүүдтэй харьцуулж, шинжилгээний нарийн чиглэлд хүчтэр үр дүн үзүүлдэг. Эдгээр системүүд нь хүн хяналтчидтой холбоотой хувьсах болон ядарчихуун факторүүдийг арилгадаг, бүх үйлдвэрлэлийн солилцооны үед тогтмол үнэлэлтийн шатуудыг хангаж өгдөг. Статистик шинжилгээ нь автоматизирован харааны шинжилгээ нь 99,5%-с дээш нарийн чиглэлд хүртэл хүрдэг бөлгөвч, шинжилгээний хурд нь гараар хийгдэх хүчирдмүүдийг олон дахин давж өгдөг.

Чанарын үнэлэлтийн тогтмөрлүүд нь зохицуулалтад хамрагдах үйлдвэрлэлийн салбарт үйл ажиллагаа явуулдаг үйлдвэрлэгчдийн төлөө онцгой чухал бөлгөвч, А зорчих машины бичиг объектив, давтамжит үнэлэлтүүдийг хүртэл хүрдэг, субъектив тайлбарыг арилгадаг, бүх үйлдвэрлэлийн циклд тогтмол чанарын стандартүүдийг хангаж өгдөг. Энэ тогтмөрлүүд нь худалдан авагчдын гомдлуудыг, баталгааны хүсэлтүүдийг, агуйн зах зээлд чанарын алдаануудын улмаас үүсгүүлдэг зардалыг бүүр багасгадаг.

Зардал бууруулах, үр ашгийг сайжруулах

Хараа дээр суурилтсан илрүүлэлтийн төхөөрөмжийн хэрэглээс үүсэх дэд бүтээмжүүд нь анхны төхөөрөмжийн зардлыг хамгаалахын гадна, хүчирхүйлүүдийн шаардлагын бууралт, хаягдмуйн хувь бууралт, нийт төхөөрөмжийн үр ашигт бүтээмжийн сайжралт зэрэг олон талын дэд бүтээмжүүдийг орхидог. Автомат шинжилгээний системүүд хүмүүсийн шинжилгээчдтэй холбоотойгоор цаг алдах, нэмэлт цагийн төлбөр, сургалтын шаардлага газаргүй, тасралтгүй ажилладог. Дутуу бүтээдүүдийн хурдан илрүүлэлт ба түүнд дагаж устгах нь доод талын бүтээдүүдийн боловсруулалтын зардлыг саатуулж, үйлдвэрлэлийн бүх процессын турш материалдын хаягдмуйн хувь бууралтад хүргүйдөг.

Урт хугацааны зардлын хэмнэлт нь процессийн хяналтын сайжралт ба чанарын холбогдмуйн инцидентүүдийн бууралт зэрэг хоёр талын дэд бүтээмжүүдийн үр дүнд хурдасдог. Хараа дээр суурилтсан илрүүлэлтийн төхөөрөмжүүд үйлдвэрлэлийн ажилчдад бодит цагт мэдээлэл өгдөг, түүн дагаж шууд засварлалт хийх боломжтой бөлгөөн, ийнхүү дутуу бүтээдүүдийн нэмэлт үйлдвэрлэлийг саатуулдог. Чанарын удирдлагын ийнхүү урьдчилан саатуулах нь партийн хүлээлт, худалдан авагчдын буцаалт, чанарын хүлээлтүүдийн улмаас үүсэх боломжит хариуцлагын асуудлууд зэрэг зардлын хэмнэлтдөг.

Бодит цагт өгөгдлүүдийн шинжилгээ ба тайлангуйлт

Статистик процессийн хяналтын интеграци

Орчин үеийн визуал таних төхөөрөмжүүд нь статистик технологийн хяналт системүүд ба чанарын удирдлагын програм хангамжтүүдтэй гладко интеграцлах бүрдүүлсэн өгөгдлүүдийн олон төрлийн нөөц үүсгэдэг. Эднүүд хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүрт......

Өгөгдлүүдийн визуализацийн хэрэгслюүд шалгах үр дүнгүүдийг хурдан шийдвэр гаргах ба чиг хандлагын шинжилгээг хялбарчлах форматуудад харуулдэг. Визуал таних төхөөрөмжүүд автомата тайлангуйлт үүсгэдэг, хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл хүртэл х......

Дагалдах чадвар ба Бүртгэлийн боломжид

Олон салбарын зохих хуульд нийцүүлэх шаардлагууд нь чанарын хяналтын үйл ажиллагааны дэлгэрэнгүй бүртгэл ба дагалдах чадварыг шаардаж буй. Визуал таних төхөөрөмжүүд автоматаар бүх шинжилсэн бүтээдийн цагийн тэмдэг, зургийн бүртгэл, тодорхой гэмтлийн ангилал гэх мэт дэлгэрэнгүй шинжилгээний бүртгэлийг бүртгэж, хадгалж буй. Энэ автомат бүртгэл нь гар ажлын бүртгэл хийх шаардлагыг арилгаж, чанарын хангамжийн зорилгоор бүх аудитын хүрээг хангаж буй.

Хөгжилд оршмуйн дагалдах чадварууд үйлдвэрлэгчдийн чанарын асуудлуудыг тодорхой үйлдвэрлэлд хэрэглэгдсэн параметрүүдтэй, материалдын партийн дугаартай, ажилчдын хуваарилалттай холбон шинжилгээ хийх боломжийг олгож буй. Чанарын асуудлууд үүсэх үед визуал таних төхөөрөмжүүдийн өгөгдлүүд нь үндсэн шалтгааныг илрүүлж, үр дүнтэй засварлах арга хэмжээс авахад үнэнд үнэнд хэрэгцээт мэдээллийг үлдээж буй. Энэ дэлгэрэнгүй бүртгэл хийх чадвар нь тасралтгүй сайжруулалтын ажилд дэмжлэм үзүүлж, салбарын чанарын стандартад нийцүүлэх баталгааг үзүүлж буй.

Зурагт үзүүлэлтийн технологийн ирээдүйн хөгжил

Хүчирхэг ухааны хөгжил

Хүчирхэг ухааны хөгжил үргэлжлүүр зурагт үзүүлэлтийн төхөөрөмжүүдийн боломжийг дүрсний таних чадварыг сайжруулж, боловсруулалтын хурдыг нэмэгдүүлж, гутамшгийн ангилалын илүү нарийн алгоритмуудын тусламжтайгаар өргөтгөж байна. Ирээдүйн технологиуд, жишээлбэл ирмүүдийн боловсруулалт (edge computing), шинжилгээний системд шууд бодит цагт ХҮ боловсруулалтыг хийх боломж олгож, чухал чанарын шийдвэрүүдийн хувьд хоцрогдолыг багасгаж, хариу үйлдлийн хугацааг сайжруулж байна. Эдгээр ахисун хүчирхэг ухааны ахисун хүчирхэг ухааны ахисун хүчирхэг ухааны ахисун хүчирхэг ухааны ахисун хүчирхэг ухааны ахисун хүчирхэг ухааны ахисун хүчирхэг ухааны ахисун хүчирхэг ухааны ахисун хүчирхэг ухааны ахисун хүчирхэг ухааны ахисун хүчирхэг ухааны ахисун хүчирхэг ухааны ахисун хүчирхэг ухааны ахисун хүчирхэг ухааны ахисун хүчирхэг ухааны ахисун хүчирхэг ухааны ахисун хүчирхэг ухааны ахисун хүчирхэг ухааны ахисун хүчирхэг ухааны ахисун хүчирхэг ухааны ахисун хүчирхэг ухааны ахисун хүчирхэг ухааны ахисун хүчирхэг ухааны ахисун хүчирхэг ухааны ахисун хүчирхэг ухааны ахисун хүчирхэг ухааны ахисун хүчирхэг ухааны ахисун хүчирхэг ухааны ахисун хүчирхэг ухааны ахисун хүчирхэг ухааны ахисун хүчирхэг ухааны ахисун хүчирхэг ухааны ахисун хүчирхэг ухааны ахисун хүчирхэг ухааны ахисун хүчирхэг уха......

Ирэх үеийн хиймэл оюун ухааны хөгжил нь зурагт харах системд илүү өндөр тулгуурлалт бүхий автономитасыг хангахыг амласан бөөрсөг, машинар хүний оролцоогүйгээр өөрсдийнхөө үүрд шинэ бүтээдрийн хувилбаруудад сурч, түүнд дасаж чадах болой. Дэвшилт нейрон сүлжээнүүд зурагт харах машинуудад контекстуал шинжилгээ хийх, зөвхөн юуны гэмтэл бүхийг тодорхойлохын хамт түүний бүтээдрийн үзүүрлэлт, худалдан авагчдын худалдаа-үйлчилгээний хангалтад ямар нөлөө үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүүрлэлт үзүү......

Индустр 4.0-ийн ойлголтуудын нэгтгэл

Зурагт хүртэлх харах технологийн Industry 4.0 зарчимуудтайд нийлэлд орох нь чанарын хяналтын системүүд ба үйлдвэрлэлийн өргөн хүрээний үйл ажиллагаануудын хооронд үл хүртдүгүй интеграци хүртэлх боломжийг бүрдүүлдүгүй. Холбогдсон зурагт хүртэлх харах төхөөрөмжүүд үйлдвэрлэлийн төхөөрөмжид, нийлүүлэлтийн системүүдид, аж ахуйн нөөцүүдийн төлөвлөлтийн програм хангамжид шууд холбогдож, бүрдүүлсэн үйлдвэрлэлийн экосистемүүдийг үүсгэдүгүй. Энэ холболт нь чанарын санал хүсэлтүүд үндэслэлд суурилж, үйлдвэрлэлийн параметрүүдийн автомата тохируулалтыг хангаж, урьдчилан таамагласан техник үйлчилгээний стратегийг дэмжидүгүй.

Ухааныг хүчтэй ашиглаж буй үйлдвэрлэлийн орчин нь бүх үйлдвэрлэлийн процессыг сонголт хийх, анхны материалын сонголт, бүтээдүүрийн хүртэлх шатуудын оптимизацийн хүртэл хараа дээр суурилан таних машинуудын өгөгдлүүдийг ашиглана. Чанарын өгөгдлүүдийн үйлдэлд зориулж ашиглаж буй метрикуудтайд интеграцлах нь үйлдвэрлэгсдийн үйлдвэрлэлийн үр дүнтүүдийг улам бүлүүршүүлж, гагцдуу чанартай бүтээдүүр үйлдвэрлэх боломжийг олгоно. Үйлдвэрлэлийн оптимизацийн ийнхүү хүрээлэн авах нь индустриал автоматачлан ба чанарын удирдлагын системүүдийн ирээдүйн чиглэлд харгалзана.

Түгээмэл асуулт

Хараа дээр суурилан таних машинууд ямар төрлийн дутагдалд таниж чадна?

Хараа дээр суурилтсан илгээлтүүр машинууд нь хэмжээний хазайлтууд, гадаргуугийн зууралдамууд, өнгөний тогтвортой бус байдал, деталейн дутуу байдал, бохирдол, цацрагт хагарал, зугаарын алдаанууд гэх мэт олон төрлийн дутуу бүтээдлүүдийг илрүүлж чадна. Тодорхой илрүүлэлтийн чадварууд нь камерийн нарийвчлал, гэрлийн тохиргоо болон ашиглагдаж буй програм хангамжийн алгоритмуудад хамаарна. Хамгийн үндэснүүр системүүд нь хүчтүүр микрометр хэмжээтнүүдийн дутуу бүтээдлүүдийг илрүүлж, хүлээж буй үйлдвэрлэлийн хүлээж буй хазайлтуудын хооронд ялгаа тавих чадвартай.

Хараа дээр суурилтсан илгээлтүүр машинууд бүтээдлүүдийн өөр өөр хэмжээ ба хэлбэрт какх даалгаварыг хэрхэн шийддүг?

Орчин үеийн визуал таних машинууд нь янз бүрийн бүтээдийн хэмжээ ба геометрийг тохируулахад зориулан нэрлэж болдог байршултын системүүд, хөдөлгөөнт оптик тохиргоонуудыг агуулна. Автомат фокусировка механизмүүд ба олон өнцгийн камеруудын массив нь бүтээдийн хэмжээс, чиглэлс үл хамааран бүрэн шинжилгээний хамрах хүрээг хангана. Программ хангамжийн алгоритмуудад олон тооны бүтээдийн профилуудыг программирах боломжтой, ийнхүл нэг визуал таних машинаар бүтээдийн солигдос үл хамааран хүртэл янз бүрийн зүйлсийг шинжилж болно.

Визуал таних машинууд ямар үйлдэх ажилт үүрэгтүүдтэй?

Зурагт хүртэлх илрүүлэлтийн төхөөрөмжүүдийн оптик бүрдүүлэлтүүдийг тогтмол цэвэрлэх, үе үе калибровка шалгах, ажиллах програм хангамжийг шинэчлэх шаардлагатай, үүнээс хамааран төхөөрөмжүүдийн хамгийн сайн ажиллах чадвар хадгалагдаж үлддэг. Урьдчилан саархуулж дэмжих үйл ажиллагаанд ихэнхдээ линз цэвэрлэх, гэрлийн системийн үндэслэл шалгах, механик бүрдүүлэлтүүдийн тослолт хийх (үйлдвэрлэгчдийн зааврын дагуу) ордог. Ихэнх системүүд нь өөрсдийн гүйцэтгэлийн параметрүүдийг хядах, инспекцийн нарийн чигтүүн, найдвартүүн бүрдүүлэлтүүдийн хувьд боломжит засварын шаардлагуудын тухайд операторуудад урьдчилан мэдээлэл өгч, ажиллах чадварыг хадгалагдаж үлддэг.

Зурагт хүртэлх илрүүлэлтийн төхөөрөмжүүдийг оршин буй үйлдвэрлэлд хэр хурдан суулгаж болдог вэ

Зурагт үзүүрлэх машинуудын хэрэгжүүлэлтийн хугацаа нь хэрэглээний нарийн төвөгтэй байдал ба интеграцийн шаардлагад хамаарч, ихэвчлэн хэдэн долоо хоногтос хэдэн сар хүртэл үргэлжилдэг. Хялбар дараалан шинжилж буй хэрэглээс 2–4 долоо хоногт суулгаж болдог, харин хувийн програм хангамжийн хөгжүүлэлт шаардагч нарийн төвөгтэй олон бүрдүүлэх системүүд 8–12 долоо хоногт хэрэгжүүлдэг. Хэрэгжүүлэлтийн хурданд нөлөөлөх хүчин зүйлс нь механик интеграцийн нарийн төвөгтэй байдал, програм хангамжийн хувийн тохируулалтын шаардлагууд, үйлдэгчдийн сургалтын шаардлагууд ба үйлдвэрлэлийн орчинд тодорхойлогдсон баталгаажуулалтын шинжилгээний протоколууд юм.