產經情報

電鋸零組件智慧製造 AI瑕疵檢測系統

日期:2022-01-14

STIHL集團自1926年創立以來,致力於農林業用電動工具的開發、製造及銷售,至今已是業界享譽國際的品牌。目前分別在7個國家設有自己的製造工廠,包括德國、美國、巴西、瑞士、奧地利、中國及菲律賓,以維持高品質的生產水準,確保關鍵要領能夠持續發展,而電鋸工具為全球最暢銷的產品。

電鋸工具內裝有一個必要組件─汽油吸頭 (gasoline suction head) (圖一)。由於此組件能夠過濾灰塵,木屑和其他侵入性元素,避免其進入燃燒區而造成電鋸損壞,因此吸頭組件的生產驗證過程相當重要。為此,STIHL引進一套全自動化的視覺檢驗系統,以提升品質檢驗能力。

▼挑戰與解決方案
使用一般機器視覺檢驗系統,檢驗吸頭組件上的縫線是否與四個型似天橋的零件對齊。由於圖像特徵變化較大,傳統的圖像處理方式容易造成錯誤率提高,準確度僅落在80~95%之間。(圖二)

為改善上述情況,STIHL開發了一套視覺檢查系統,使用到的組件包含:
◆ 工業相機: PoE線掃描攝像機
◆ 視覺軟體: Matrox Imaging Library (MIL)、Matrox Design Assistant X (DA)、Classification module
◆ LED光源:線光
◆ 視覺控制器:Matrox 4Sight EV6
◆ 機構與控制:轉台、編碼器

※ Classification是Matrox最新推出的AI深度學習模組,其中了使用卷積神經網路(CNN)技術。(圖三)

團隊透過收集8000張以上的零件影像,手動標記分類出OK及NG後,使用MIL CoPilot的交互式環境來進行訓練及建立模型,最後將模型導入Matrox DA X進行新圖像的自動判讀分類。透過此方式能成功達到99%的準確率。(圖四)

STIHL多年來一直在使用Matrox Imaging的軟體、硬體零組件及深度學習系統。深度學習技術擴展了圖像處理的領域,透過系統化的建置,大大地省去了成本、時間及人力,同時產品品質得到了極大的提升。