Konenäkö tuo teollisuuteen monipuolisia ja tehokkaita ratkaisuja
Digitaaliset työkalut, konenäköratkaisut ja älykkäät järjestelmäsovellukset ovat yleistyneet viime vuosina, ja ne ovat ottaneet tuotantoprosesseissa yhä suurempaa roolia. Jotta voitaisiin saavuttaa parhaimmat edut, on niitä osattava hyödyntää oikein.
Tuotannonohjaus kehittyy jatkuvasti kohti digitaalisuutta ja itseohjautuvuutta. Konenäköratkaisut ja teknologiat ovat tärkeä osa tuotannon perustaa, ja ilman näitä älykkäitä sensoreita tiedon keräys tuotannon ohjaamista varten olisi mahdotonta. Sen vuoksi selitämme konenäön merkityksen ja esittelemme neljä tekijää, joiden vuoksi konenäkö on teollisuuden yrityksille erityisen tärkeä.
Konenäön soveltamisen avaintekijät:
- Sovelluskohteita on lähes rajattomasti
- Tehokkuus ja tuottavuus parantuvat
- Älykkäät ratkaisut korvaavat ihmisen päätöksenteossa
- Suunnitteluvaiheeseen investointi on kannattavaa, ja se on käyttöönoton tärkein vaihe
Konenäöllä on lähes rajaton määrä sovelluskohteita
Konenäköteknologia kehittyy nopeaan tahtiin ja sitä voidaan käyttää laajasti eri aloilla. Mikroskooppisen tarkka konenäkö mahdollistaa reaaliaikaisen tiedon saamisen tuotannosta, esimerkiksi tuotteiden muodoista, väreistä ja pinnan muodoista. Kuvantamiseen perustuvaa konenäköä voidaan hyödyntää mittaamiseen, tuotannonohjaukseen ja analyysiin, laadunvalvontaan sekä optimointiin, joista se tuottaa tehokkaasti digitaalista tietoa.
Sovelluskohteita
Konenäköratkaisut nostavat tehokkuutta ja parantavat tuottavuutta
Tuotannon johtaminen ei ole yksinkertaista, sillä se vaatii moniulotteisen kokonaisuuden kokonaisvaltaista hallintaa ja optimointia. Konenäön avulla usea haaste voidaan ratkaista kerralla, samalla parantaen toiminnan tuottavuutta, laatua sekä tehokkuutta. Konenäöllä on mahdollista saavuttaa tuotannossa 10 % nousu ja vähentää materiaalihukkaa 25-50 %.
Tuotannon kasvu johtuu pääosin tuotannon nopeuden ja tehokkuuden noususta. Tuotannon nopeutta voidaan kasvattaa tuottamalla ja tarkastamalla kappaleita moninkertaisella nopeudella ja tarkkuudella ihmissilmään verrattuna. Materiaalihukka puolestaan vähenee konenäön ansiosta, kun laatuvirheisiin voidaan puuttua ajoissa, ja materiaalit saadaan hyödynnettyä mahdollisimman tarkasti. Kustannussäästöjä syntyy myös luonnollisesti, kun henkilöstön resursseja voidaan ohjata esimerkiksi laaduntarkkailusta toisaalle.
Älykkäät ja edistyneet konenäköratkaisut korvaavat ihmisen päätöksenteossa
Konenäköjärjestelmällä voi olla yksinkertainenkin rakenne, ja se voi koostua kamerasta, joka lähettää tietoa tietokoneen analysoitavaksi. Konenäköratkaisu voi kuitenkin sisältää myös huomattavasti suuremman kokonaisuuden, joka on yhteydessä tuotannonohjaukseen, automaatioon ja robotiikkaan, joka pyörittää ja optimoi lähes itsenäisesti koko tuotantoa.
Tekoäly ja koneoppiminen ovat yhä useammin integroituna konenäköjärjestelmiin teknologian kehittyessä. Tämä sallii automaation ja tuotannonohjauksen hyödyntävän konenäön keräämää tietoa tehokkaammalla tavalla kuin aikaisemmin, algoritmien ja tekoälyn louhiessa toimintaa optimoivia ja ennustavia tunnuslukuja massiivisista datamäärästä.
Tekoälyn ja konenäön yhdistelmä ratkaisee ongelmia, jotka olisivat liian monimutkaisia ohjelmoitavaksi käyttöjärjestelmiin, tai liian raskaita ja vaivalloisia ylläpidettäviksi perinteisillä konenäköratkaisuilla.
Konenäköprojektin suunnitteluvaiheeseen kannattaa panostaa
Vaikka konenäköratkaisu voi yksinkertaisimmillaan koostua kompaktista älykamerasta, konenäön tuomat hyödyt voi maksimoida lisäämällä sovelluksen eri tuotannon alueille ja tuotteisiin. Konenäköratkaisuja ja sovelluskohteita on rajaton määrä, ja siksi konenäköprojekti alkaakin esitutkimus- ja suunnitteluvaiheesta, joiden aikana määritellään asiakkaan tarpeet ja järjestelmässä käytettävä mittausjärjestelmä. Järjestelmän laajuus ja teknologiset valinnat määrittyvät paitsi asiakkaan tarpeiden, myös esimerkiksi mittausolosuhteiden mukaan.
Valaistusolosuhteet ovat yksi kriittisimmistä huomioitavista asioista konenäköratkaisuja harkittaessa. Valittuja mittausmenetelmiä ja -laitteita on hyvä usein myös testata todellisella linjalla, sekä kerätä raakadataa ohjelmistokehitystä varten. Konenäköratkaisun kehityksen tärkein vaihe on suunnitteluvaihe, sillä siinä määritellään käytettävän konenäköteknologian ja sovelluskohteen vaatimusten lisäksi se, mikä on kaikista kustannustehokkain ja järkevin tapa toteuttaa konenäköratkaisu.
