Sabemos que la IA es adecuada para la inspección industrial. Pero, ¿es adecuada para SU aplicación específica? Esta puede ser una pregunta muy difícil de responder.
Para ayudarle a obtener las respuestas que necesita, los expertos de LMI pueden llevar a cabo una evaluación exhaustiva de la IA para su(s) línea(s) de producción. Si juntos descubrimos que la IA no es una buena opción, podrá marcharse con un conocimiento más profundo de sus necesidades de fabricación.
Si, por el contrario, descubrimos que la IA puede ser un activo valioso para su empresa y decide seguir adelante, LMI puede embarcarse en el proceso de diseño, despliegue y soporte de un sistema de inspección de IA completo para su fábrica.
Así es como funciona.
FASE 1. CONSULTAS Y EVALUACIÓN
Comenzamos con una consulta inicial para evaluar el alcance de su problema de inspección. Esto incluye la recopilación de datos, etiquetado, entrenamiento inicial del modelo y un estudio de viabilidad para analizar si la inspección basada en IA proporcionará o no el máximo beneficio para su línea de producción.
Recolección de datos en bruto
Para crear nuestro modelo de clasificación de detección o anomalía basado en IA, necesitamos un conjunto de datos de imágenes de inspección o mapas de altura. Estos se utilizan para entrenar un modelo específico para su aplicación.
Para ello, podemos utilizar los datos de su sistema de visión existente, si lo hay. O, si se trata de una nueva aplicación, nuestros especialistas en IA visitarán las instalaciones que usted designe para recoger datos de imágenes de muestra. El tiempo de recogida de datos variará en función de la aplicación. Lo ideal es que podamos recopilar datos de todos los casos límite de inspección para poder construir los modelos de inspección más sólidos posibles.
NOTA: Todos los datos recolectados se garantizan son 100% confidenciales y seguros. LMI tiene licencia para utilizar los datos únicamente con el fin de crear un modelo de IA entrenado para su aplicación de inspección.
Etiquetado de datos y pre procesamiento
El etiquetado consiste en crear una asociación entre cada imagen o mapa de altura del conjunto de datos con una clasificación determinada. Por ejemplo, esto puede implicar la segmentación de la escena si se requiere que el sistema identifique las coordenadas del defecto. En otros casos, como cuando el producto que se inspecciona está singularizado, la etiqueta puede estar incrustada en el nombre del archivo de la imagen o del mapa de altura.
Los especialistas en IA de LMI abordarán todos estos escenarios, revisarán las imágenes en bruto tomadas de una base de datos preexistente o recolectadas en sus instalaciones para asignar clasificaciones, marcar defectos/objetos de interés, así como identificar los elementos necesarios para la eliminación del fondo y otras operaciones de imagen esenciales.
Desarrollo de una línea de modelos de IA (diseño, entrenamiento, validación)
Ahora que tenemos un conjunto de datos etiquetados, podemos empezar a entrenar diferentes modelos para ayudar a determinar el mejor o los mejores para su aplicación. En algunos casos, puede ser necesario utilizar el preprocesamiento para reducir el tamaño de la imagen, la profundidad de bits o cualquier número de operaciones que nos ayuden a mejorar los resultados del entrenamiento. Las aplicaciones más exigentes requerirán una combinación de modelos de aprendizaje profundo que se conecten a un algoritmo tradicional para calibrar o realizar alguna otra medición.
LMI diseñará y configurará la canalización de modelos de IA más adecuada para su aplicación. El rendimiento de la red del modelo de IA se validará y medirá para crear una línea de base para futuras mejoras.
Generando su informe de viabilidad
Ahora que hemos construido nuestra red tubería de IA y probado su rendimiento, estamos listos para proporcionar una respuesta basada en datos a la pregunta: «¿Es la IA apropiada para mi aplicación?»
LMI llevará a cabo una breve prueba con datos de producción de muestra y proporcionará un informe que resume el rendimiento de FactorySmart IA y su idoneidad para su aplicación. También ofreceremos una demostración en vivo de la solución y propondremos los siguientes pasos para la transición del proyecto a un despliegue en línea de producción. Usted estará armado con el conocimiento y la experiencia necesaria para decidir si se debe avanzar con la implementación de FactorySmart IA en su fábrica.
Puede leer la parte 3 de nuestra serie de blogs sobre IA aquí, donde discutimos los desafíos asociados con el despliegue de un sistema de inspección basado en IA y cómo FactorySmart puede ayudarle a tener éxito.
LEA LA PARTE 3 AQUI >>
Si está interesado en saber cómo puede funcionar la IA para su aplicación de inspección, puede ponerse en contacto con nosotros completando el siguiente formulario y uno de nuestros expertos se pondrá en contacto con usted.