Nell’industria manifatturiera, il costo medio derivante dalla scarsa qualità dei prodotti rappresenta circa il 20% delle vendite totali. Il controllo della qualità gioca un ruolo fondamentale in svariati settori, dove individuare e catalogare i difetti superficiali assume un’importanza cruciale. Le metodologie tradizionali di ispezione manuale, basate sulla valutazione soggettiva umana, spesso non sono all’altezza in termini di tempo, soggettività ed errori.
Tuttavia, grazie ai progressi nell’intelligenza artificiale e nei modelli di riconoscimento delle immagini, è ora possibile automatizzare il processo di individuazione dei difetti superficiali con maggiore precisione ed efficienza. Nel presente articolo, esploreremo l’uso dei modelli di riconoscimento delle immagini per individuare difetti superficiali e discuteremo un esempio di applicazione nell’ambito dell’industria siderurgica. Analizzando l’ispezione come processo frammentato, cercheremo di capire come l’intelligenza artificiale possa rilevare e classificare con precisione i difetti superficiali.
Settori come manifatturiero, automobilistico, elettronico e tessile possono riscontrare diverse complicazioni nella rilevazione dei difetti superficiali, che a loro volta possono compromettere la qualità dei prodotti. La complessità dei difetti di produzione rappresenta una sfida considerevole, potenzialmente minando l’integrità del prodotto e la soddisfazione dei clienti. Con le linee di produzione in costante movimento, c’è bisogno di meccanismi rapidi per individuare i difetti, sottolineando l’importanza di soluzioni di rilevamento in tempo reale. Alcuni ostacoli principali alla rilevazione efficace dei difetti includono:
- Diversità e Complessità dei Difetti: I processi produttivi possono generare una vasta gamma di difetti, in termini di dimensioni e complessità. Ad esempio, nell’industria automobilistica, i difetti possono variare dalle lievi imperfezioni della verniciatura a irregolarità strutturali, rendendo il compito di individuare e classificare i difetti una sfida impegnativa.
- Alte Velocità di Produzione: Settori come l’elettronica di consumo richiedono individuazione rapida dei difetti per evitare che prodotti difettosi raggiungano il mercato. Nell’assemblaggio di circuiti stampati, ad esempio, individuare tempestivamente problemi di saldatura è cruciale per garantire l’affidabilità del prodotto e la soddisfazione del cliente.
- Elaborazione in Tempo Reale: Nell’industria farmaceutica, individuare difetti in tempo reale è vitale per la sicurezza e la conformità dei prodotti. Rilevare difetti nel rivestimento delle pillole, ad esempio, previene la compromissione della qualità dei farmaci e possibili violazioni normative.
- Ispezione Visiva Manuale: Questo approccio richiede una valutazione visiva dei prodotti per rilevare difetti superficiali e irregolarità. L’approccio manuale è spesso lento, soprattutto per lotti voluminosi, causando ritardi nella produzione. Inoltre, è soggetto ad errori di supervisione e classificazione, specialmente durante sessioni di ispezione prolungate. L’ispezione manuale si basa sulle competenze individuali, che possono essere limitate in termini di scalabilità. L’uso dell’intelligenza artificiale nell’ispezione visiva offre una soluzione promettente per affrontare queste sfide nell’industria manifatturiera.
- Sfruttando l’Intelligenza Artificiale e i Modelli di Riconoscimento delle Immagini: I sistemi basati sull’intelligenza artificiale possono fornire individuazione coerente e oggettiva dei difetti, riducendo al minimo l’influenza della soggettività umana.
- Analisi Voluminose in Tempi Veloci: Questi sistemi possono analizzare grandi quantità di dati con velocità e precisione, portando a riduzioni significative nei tempi di ispezione e a una migliore efficienza generale.
- Individuazione di Difetti Impercettibili: I modelli di intelligenza artificiale possono individuare difetti sottili o difficili da identificare, superando le capacità umane e migliorando la precisione complessiva nell’individuazione dei difetti.
- Scalabilità e Adattabilità: A differenza delle ispezioni manuali, che dipendono dalle competenze individuali, l’ispezione visiva basata sull’intelligenza artificiale è scalabile e può adattarsi a diverse situazioni.
- Miglioramenti Continui: Questi sistemi possono evolvere nel tempo per gestire modelli di difetti complessi, fornendo un controllo di qualità sempre più affidabile ed efficiente.
I modelli di riconoscimento delle immagini combinano il potenziale del deep learning con un’architettura ottimizzata per raggiungere alta precisione in diverse fasi della gestione dei difetti: individuazione, classificazione e localizzazione. L’adozione di questi modelli semplifica i processi di controllo qualità e consente di adottare rapidamente misure correttive.
In particolare:
- Individuazione e Classificazione: Queste fasi utilizzano un’architettura CNN preaddestrata, ottimizzata per l’estrazione delle caratteristiche. Questo modello, già addestrato su un vasto set di dati, è particolarmente utile quando i dati specifici sono limitati. Tecniche di potenziamento aggiuntive aumentano l’efficacia in situazioni reali.
- Localizzazione: Questa fase sfrutta un’architettura di deep learning dedicata per la segmentazione semantica, individuando non solo oggetti ma anche i loro contorni. Un percorso codificatore per contesto e un percorso decodificatore per dettagli spaziali consentono un’accurata localizzazione. Ciascun tipo di difetto ha il suo modello di localizzazione per catturare le sue caratteristiche.
L’uso dei modelli di riconoscimento delle immagini per individuare difetti segna un nuovo capitolo nel controllo di qualità. I sistemi basati sull’intelligenza artificiale offrono individuazione obiettiva e coerente, accelerando il processo e migliorando la precisione. Questi sistemi individuano difetti sottili, oltrepassando le capacità umane, e possono adattarsi a varie situazioni. Adottare questa tecnologia non solo riduce i costi ma migliora anche l’affidabilità del prodotto e l’efficienza, spingendo la produzione verso nuovi standard di eccellenza.