第 n 个自动化徽标
Industry:
汽车
    Location:
    美国田纳西州拉韦尔涅
      Customer Objectives:
      • 检测并验证线夹在发动机缸体中的位置
      • 充分考虑到油、水、油漆和反光表面等导致成像复杂化的问题
      Key Results:
      • 通过区分表面瑕疵与功能缺陷,降低了废品率
      • 通过机器视觉实现自动化检测,提高了产量,并降低了成本
      Cognex Solution:

      汽车和生命科学行业面临许多挑战,要求制造商遵守严格的监管标准,维持外科手术精度水平,并满足苛刻的生产定额。这正是制造商纷纷转向Automation NTH 寻求解决方案的原因。Automation NTH 是位于美国田纳西州纳什维尔的自动化集成商。

      由于客户群跨越多个行业,并且技术能力水平参差不齐,Automation NTH需要准备好应对广泛的挑战。客户可能视图在不损坏灵敏组件的情况下实现医疗器械装配自动化,或者验证汽车装配件中不同元件的位置。无论应用需求如何,通常都需要使用机器视觉。

      Automation NTH公司 PC 编程部经理 Keith Johnson 表示,“我们的工作并不轻松。客户迫切希望将自动化提升到新水平。” 根据客户需求,如果要提升到新水平,可能需要找到创新方法提高产量,提高缺陷检测水平,或将可接受的异常与关键缺陷区分开来。

      这正是康耐视发挥作用之处。多年来,两家公司一直合作解决具有挑战性的自动化应用。

      在最近的生命科学项目中, Automation NTH的一家生产葡萄糖监测设备的客户需要一种解决方案,以使将传感器细导线插入装配件的操作实现自动化。但导线上涂有对设备功能至关重要的灵敏材料。

      为解决此挑战,Automation NTH 开发出导线加载装置,通过振动将一批传感器导线进行分离。此技术可分离出单根导线,然后使用康耐视 In-Sight 视觉系统引导机械臂拾取导线并加载至装配件中;并且所有这些操作不会损坏传感器材料。

      虽然 Automation NTH 精通基于规则的视觉技术和编写自定义程序,但仍加大对深度学习技术的投入。

      深度学习是人工智能的一个子集,处理非结构化数据,并基于这些数据自行训练,以生成更准确的输出。康耐视运用该技术开发出 VisionPro 深度学习软件,帮助 Johnson 和其他工程师构建模型,基于数百或数千个图像检测细微且可变的缺陷。使用视觉系统采集图像,然后利用 VisionPro 深度学习软件分析图像,实现检测缺陷自动化,从而提高产量、降低废品率并降低成本,包括在可接受的异常在视觉上与不可接受的缺陷相似的情况下。  

      Automation NTH 与康耐视已合作近十年,利用该工具及其他工具为众多行业解决了大量复杂的检测应用。 

      VisionPro 和 AI 为自动化领域打开了一扇新大门,帮助解决以前无法解决的难题。

      ―Keith Johnson ,PC 编程部经理
      Automation NTH

      将深度学习应用于工作

      Johnson 在康耐视位于美国马萨诸塞州纳蒂克的总部接受了 VisionPro 深度学习培训,并参加了线上课程,学会了如何训练和测试 AI 视觉系统。从康耐视团队获得直接帮助,并了解“只需一个电话就能联系上他们”,这使 Johnson 过去和现在都受益匪浅。

      VisionPro 深度学习成为 Johnson 及其团队解决各种应用问题不可或缺的工具。例如,他谈到了一个项目,客户需要验证电动汽车发动机摇臂上的线夹位置。线夹需要手动安装,油、水、油漆和反光表面等复杂因素阻碍了验证过程。线夹位置存在很多变化,很容易出错。由于新供应商、元件几何形状等因素带来的变化性可能被误认为错误或缺陷,解决方案必须能够适应未来需求。

      尽管油和油漆等可变因素导致成像复杂化,通过将康耐视 In-Sight D900 视觉系统与VisionPro 深度学习软件结合使用,Johnson 及其团队能够识别线夹的位置。

      Johnson 表示,“他们尝试过各种不同的解决方案,但借助 VisionPro 深度学习软件,只需加以训练——采集一组新的训练图像就可以了。”

      在另一个实例中,Automation NTH 将 VisionPro 深度学习软件应用在分拣机上,帮助一位消费品制造客户区分输送带上的元件。灰尘或污垢会造成干扰,往往需要安装新的照明设备,而这对于 Automation NTH 的客户而言是一笔不小的开支。

      Automation NTH 将 VisionPro 深度学习软件集成到解决方案中,而不是设计和安装新的照明设备。其结果是,元件识别准确率达到 98.46%,远远高于该制造商的验收标准。

      以客户为中心设计解决方案

      Automation NTH 设计出易于使用且适应性强的解决方案。客户必须能够自行维护和修改系统,并考虑到新供应商、元件变化性等因素。

      Johnson 表示:“客户必须能够应对这些问题。” 每个集成项目在一段时间内将获得技术支持,期间工程师会就解决方案对客户进行培训,帮助他们了解需要注意什么,以及如何使生产线保持正常运转。Johnson 表示,“例如,如果指标低于指定的合格率,比如 95%,背后通常有原因。”

      教育和培训已经成为 Automation NTH 企业文化的重要组成部分。所有实习生和学徒都要接受 NTH 大学的培训,该培训计划将加快他们的学习速度,并且学习效果优于新工程师通常经历的“通过耳濡目染学习”的常见方法。NTH 大学拥有详细的课程设置,从控制设计入门到 VisionPro 深度学习高级编程,提供丰富的课程。Automation NTH 现已非常擅长 In-Sight 系列机器视觉系统编程,并制定了内部编程标准,以保持不同工件的一致性。

      康耐视随时愿意提供培训和教育。

      Automation NTH 联席总裁 Jeff Buck 表示,“从思想的流畅交流到寻求专业知识的能力,康耐视和 Automation NTH 的关系超越了传统的客户-供应商关系。” 两家公司建立了真正的合作伙伴关系,紧密协作以找到适合工件的理想工具。

      Buck 表示,“康耐视始终致力于提供更佳的解决方案,这给我留下了深刻的印象。他们不满足于现状,不断推动技术向前发展。”

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