بینایی ماشین در صنعت: کنترل کیفیت با دقت ۹۹.۸٪

در یک کارخانه تولید قطعات خودرو، هر روز ۱۰۰,۰۰۰ قطعه تولید می‌شود. حتی با بهترین کنترل کیفیت انسانی، تعدادی قطعه معیوب از فیلتر رد می‌شود. این قطعات می‌توانند منجر به فراخوان میلیارد تومانی یا حتی تصادف شوند.

محدودیت‌های کنترل کیفیت انسانی

خستگی چشم بعد از ۲ ساعت، دقت بازرسی چشمی به شدت کاهش می‌یابد.

سرعت محدود یک انسان نمی‌تواند ۱۰۰ قطعه در دقیقه را بررسی کند.

عدم یکپارچگی دو بازرس ممکن است معیارهای متفاوتی داشته باشند.

عیوب میکروسکوپی برخی عیوب با چشم غیرمسلح قابل مشاهده نیستند.

بینایی ماشین چگونه کار می‌کند؟

۱. تصویربرداری دوربین‌های صنعتی با سرعت بالا و رزولوشن مناسب

۲. پردازش تصویر استخراج ویژگی‌ها: لبه‌ها، رنگ‌ها، بافت‌ها

۳. طبقه‌بندی هوشمند شبکه عصبی کانولوشنی (CNN) تصمیم می‌گیرد: سالم یا معیوب

۴. اقدام رد کردن قطعه معیوب از خط تولید

انواع عیوب قابل تشخیص

• **خراش سطحی**: حتی خط‌های ۰.۱ میلی‌متری
• **تغییر رنگ**: لکه‌ها، اکسیداسیون
• **تغییر شکل**: تابیدگی، فرورفتگی
• **ناقص بودن**: قسمت‌های گم‌شده
• **اندازه اشتباه**: خارج از تولرانس

مطالعه موردی: کارخانه فولاد

یک کارخانه تولید ورق فولاد:

**قبل از Computer Vision:** - نرخ تشخیص عیب: ۷۸٪ - قطعات معیوب برگشتی از مشتری: ۲.۳٪ - هزینه سالانه کیفیت: ۸ میلیارد تومان

**بعد از Computer Vision:** - نرخ تشخیص عیب: ۹۹.۲٪ - قطعات معیوب برگشتی: ۰.۱٪ - هزینه سالانه کیفیت: ۱.۲ میلیارد تومان

**صرفه‌جویی: ۶.۸ میلیارد تومان در سال**

پیاده‌سازی گام به گام

مرحله ۱: ارزیابی (۲ هفته) بررسی خط تولید، نوع عیوب، و الزامات سرعت

مرحله ۲: جمع‌آوری داده (۴ هفته) تصویربرداری از هزاران نمونه سالم و معیوب

مرحله ۳: آموزش مدل (۲ هفته) ساخت و بهینه‌سازی مدل AI

مرحله ۴: پایلوت (۲ هفته) اجرا روی یک خط تولید و سنجش دقت

مرحله ۵: استقرار کامل (۲ هفته) گسترش به تمام خطوط