¿Ayudarán los sistemas de visión por computadora y las redes neuronales a reducir los desechos y los defectos?
Material elaborado por: Director Científico del Centro AQT Serguéi P. Grigoriev .
Podemos ver un aumento de materiales promocionales en el campo de la aplicación de visión artificial en plantas de fabricación para control de calidad.
"La cámara de visión por computadora recibe una imagen de la superficie... La imagen resultante se procesa para identificar áreas defectuosas y luego se analiza mediante una red neuronal para clasificar los defectos. Los resultados del análisis se muestran en la estación de trabajo del operador, con integración Los defectos identificados se clasifican online en más de 30 parámetros".
Por supuesto, los sistemas de visión artificial ayudarán a identificar defectos en el flujo de productos o productos semiacabados, y la dirección de producción y los desarrolladores se verán obligados a prestar la debida atención. definiciones operacionales , pero sin el uso de conocimientos en el campo del control estadístico de procesos, dichos sistemas obligarán al operador a realizar más errores de primer y segundo tipo , lo que no hace más que empeorar la situación.
Dichos sistemas de visión artificial no podrán decirle al operador lo que debe hacer para mejorar el resultado del proceso y, más aún, no asumirán la responsabilidad de los resultados de las decisiones del operador que utilizó el "análisis de defectos mostrado en la pantalla". estación de trabajo de los operadores”.
"Todos estos son intentos de tomar atajos en el camino hacia la calidad. Aquí no hay atajos".
Consulte el artículo de Donald Wheeler para obtener una explicación: Formas correctas e incorrectas de utilizar los campos de tolerancia .
Vea un ejemplo de intervención del operador en el proceso de control del flujo de gas en una empresa que produce metano biogénico en el artículo: El concepto de variabilidad en el control de procesos. .