Onlangs hadden we een podcast opnamen over computervisie met Jonathan Kesteloot van Captic. Deze blog is een korte samenvatting van dit gesprek
Waarom starten met computervisie?
De vraag naar computervisie groeit door de toenemende automatisering en het tekort aan beschikbare arbeidskrachten. Productielijnen worden langer en complexer, terwijl één operator vaak verantwoordelijk is voor de gehele lijn. Door camera’s op strategische plaatsen te installeren, kunnen problemen sneller worden opgespoord en opgelost, wat leidt tot minder verspilling en hogere efficiëntie.
Daarnaast merkten we dat bedrijven behoefte hebben aan een totaaloplossing. Veel klanten willen niet alleen een platform, maar ook ondersteuning bij het verzamelen, labelen en trainen van data. Ook het onderhouden van het model, zodat het blijvend presteert, is cruciaal.
Computervisie binnen kwaliteitscontrole
Een van de gebieden waar computervisie al succesvol wordt toegepast, is kwaliteitscontrole. Voorheen beperkt tot specifieke taken zoals het inspecteren van de kwaliteit van koekjes, heeft het potentieel om veel breder ingezet te worden. Het is niet langer alleen een kwestie van visuele inspectie; eerder moet de camera gezien worden als een slimme sensor die waardevolle data verzamelt voor kwaliteitscontrole, OEE-berekeningen, klassificatie en foutpreventie.
Waarom is voeding ideaal voor computervisie?
Computervisie, aangedreven door AI, biedt enorme voordelen in de voedingsindustrie.
Maar waarom precies? Het antwoord ligt in het vermogen van deze technologie om te generaliseren, iets wat mensen van nature doen.
Wanneer wij een doosje met wortelen zien, herkennen we onmiddellijk dat het om wortelen gaat, ondanks dat ze allemaal verschillend van vorm, grootte, en kleur kunnen zijn. Traditionele visiesystemen zijn hier minder geschikt voor, omdat ze werken met rigide regels zoals: "een wortel is 15 cm lang, oranje en heeft een groen steeltje." Alles wat afwijkt van die definitie wordt niet herkend.
Met AI-gedreven computervisie, verzamelen we grote hoeveelheden data van producten zoals wortelen, vlees, of dozen. Deze data wordt gelabeld en gebruikt om modellen te trainen, vergelijkbaar met hoe een kind leert onderscheid te maken tussen een auto en een bus. Door veel voorbeelden te tonen, leren deze modellen variaties te herkennen, zodat ze zelfs in veranderlijke omstandigheden zoals verschillende lichtinval perfect kunnen functioneren.
De kracht van computervisie in andere industrieën
Hoewel voeding een uitdagende omgeving is door de vele variaties in producten, zijn er ook toepassingen in andere sectoren. Denk aan de metaalindustrie, waar objecten vaak uniform zijn. Traditionele systemen zijn hier al sterk, omdat de objecten minder variëren in vorm en grootte. In contrast hiermee biedt computervisie juist een enorme meerwaarde in situaties met onvoorspelbare variaties, zoals bij vlees, groenten, of verpakkingen.
De toekomst van computervisie in industriële productieomgevingen
In de wereld van kunstmatige intelligentie geldt: hoe meer data je hebt, hoe waardevoller het wordt voor het generaliseren naar nieuwe contexten die het systeem nog niet eerder heeft gezien. Dit principe vormt de basis voor de toepassing van computervisie in industriële productieomgevingen. Hoewel computervisie al veel potentieel heeft laten zien, blijft de adoptie ervan in sectoren zoals productie een punt van discussie.
Data verzamelen als basis voor succes
De sleutel tot succesvolle computervisieprojecten ligt in data. Om een model te trainen, moet eerst een grote hoeveelheid beelden worden verzameld, bijvoorbeeld van wortelen op een transportband. Dit omvat beelden onder verschillende omstandigheden, zoals zomers daglicht of winterse schemering. Deze diversiteit zorgt ervoor dat het model robuust wordt en nauwkeurig producten kan herkennen, ongeacht de omstandigheden.
Beelden zijn voor ons een datavorm, net zoals druk, temperatuur of snelheid dat kunnen zijn. Met deze beelden genereren we relevante inzichten, zoals het aantal gepasseerde producten of hun kwaliteit. Dit kan worden geïntegreerd in ERP- of MES-systemen voor verdere optimalisatie. Daarnaast kunnen we coördinaten uit afbeeldingen halen om robots aan te sturen voor specifieke handelingen, zoals het oppakken van een object.
Naar een gesloten feedbacklus
Een interessant aspect van computervisie in productieomgevingen is de mogelijkheid om een gesloten feedbacklus te creëren. Dit houdt in dat systemen niet alleen problemen detecteren, maar ook direct kunnen ingrijpen door bijvoorbeeld de snelheid van een snijmes aan te passen. Dit verbetert niet alleen de kwaliteit, maar optimaliseert ook de efficiëntie en vermindert verspilling.
De impact op productiviteit en kwaliteit
Concrete voorbeelden tonen aan dat computervisie aanzienlijke verbeteringen kan bieden. Bijvoorbeeld, door een camerasysteem te implementeren voor automatische classificatie van producten, kunnen bedrijven de menselijke fouten aanzienlijk verminderen. Dit resulteert in efficiëntere processen en verhoogde productiviteit, wat direct bijdraagt aan de bedrijfsresultaten.
Financiële overwegingen en ROI (return on investment)
De implementatiekosten van computervisie kunnen een struikelblok vormen voor sommige industrieën, vooral als de terugverdientijd kort moet zijn. Echter, in sectoren waar dagelijkse klasseringen door mensen worden uitgevoerd, kan de ROI snel behaald worden door de overstap naar geautomatiseerde systemen. Het is cruciaal om voor elk gebruiksscenario een individuele kosten-batenanalyse uit te voeren.
Tips voor implementatie
Leg een solide IT architectuur neer: Begin met het digitaliseren van processen en het centraliseren van data voordat je sensoren en camera's toevoegt.
Prioriteer implementatie: Begin met plaatsen van camera's op cruciale controlepunten waar ze snel waarde kunnen toevoegen.
Combineer met andere sensoren: Overweeg computervisie als een onderdeel van een groter geheel van data-acquisitie en -analyse om maximale waarde te bereiken
Onze conclusie
Computervisie heeft het potentieel om de maakindustrie ingrijpend te veranderen door niet alleen kwaliteit te verbeteren, maar ook efficiëntie te verhogen en kosten te verlagen.
Door een strategische benadering en een stapsgewijze implementatie kunnen bedrijven profiteren van de voordelen die deze technologie biedt, en zo de weg vrijmaken naar meer geavanceerde productieprocessen en zelfs naar de realisatie van de 'Lights Out Factory'.
Het is essentieel voor bedrijven om open te staan voor verandering en te investeren in innovatieve oplossingen zoals computervisie richting een meer geautomatiseerde en efficiënte toekomst.
Computer vision speelt een sleutelrol in het verbeteren van operator guidance. Bij operator guidance wordt computer vision ingezet om processen visueel te ondersteunen en fouten in real-time te detecteren. Denk hierbij aan camera’s die controleren of onderdelen correct worden geplaatst of stappen nauwkeurig worden uitgevoerd. Dit verhoogt niet alleen de efficiëntie, maar ook de kwaliteit van assemblageprocessen.
In combinatie met IXON's platform kan computer vision verder worden geïntegreerd voor remote monitoring en diagnose. Via slimme camera-oplossingen kunnen technici op afstand productielijnen of installaties inspecteren en direct reageren op afwijkingen, zonder ter plaatse te hoeven zijn.
Deze combinatie van geavanceerde visuele technologie en connectiviteit maakt processen veiliger, sneller en schaalbaarder.
Comments