Melihat ke atas dan bepergian jauh: Visi mesin banyak digunakan di sektor industri

Visi mesin merupakan salah satu teknologi inti untuk otomasi dan inteligensi industri. Melalui pencitraan optik, algoritma pemrosesan gambar, dan analisis AI, teknologi ini mensimulasikan penglihatan manusia untuk mengidentifikasi, mengukur, mendeteksi, dan menemukan objek dalam berbagai skenario industri. Teknologi ini menawarkan keunggulan seperti presisi tinggi, kecepatan tinggi, operasi berkelanjutan 24/7, dan kemampuan anti-interferensi yang kuat. Di sektor industri, visi mesin telah merambah seluruh proses produksi. Skenario aplikasi inti berikut dijelaskan secara rinci:

1. Inspeksi Kualitas dan Deteksi Cacat

Inspeksi kualitas merupakan area aplikasi industri yang paling matang untuk visi mesin. Inspeksi ini mencakup pemeriksaan cacat di seluruh rantai pasokan, mulai dari bahan baku hingga produk jadi, menggantikan inspeksi visual manual tradisional dan meningkatkan akurasi serta efisiensi secara signifikan.

1. Manufaktur Elektronik: Deteksi Cacat Komponen Presisi

Inspeksi PCB (papan sirkuit cetak) (cacat sambungan solder, korsleting, komponen hilang), cacat chip semikonduktor (goresan, retakan, anomali sirkuit), dan inspeksi layar (piksel mati, kebocoran cahaya, goresan). Kamera industri beresolusi tinggi (12 megapiksel atau lebih tinggi) yang dikombinasikan dengan sumber cahaya cincin atau koaksial menggunakan algoritma pemrosesan gambar (seperti deteksi tepi dan analisis skala abu-abu) untuk mengidentifikasi cacat kecil. Model pembelajaran mendalam dapat mempelajari karakteristik cacat secara otomatis, mencapai akurasi lebih dari 99% dalam mengidentifikasi cacat baru.

Studi Kasus: Sebuah pabrik layar ponsel memperkenalkan lini pemeriksaan visi mesin, yang meningkatkan kecepatan pemeriksaan dari 30 buah/jam (proses manual) menjadi 800 buah/jam dan mengurangi tingkat deteksi yang terlewat dari 5% menjadi 0,1%.

II. Perakitan Otomatis dan Pemosisian Presisi

Dalam lini produksi otomatis, visi mesin dapat memandu lengan robot atau peralatan untuk melakukan perakitan presisi tinggi, mengatasi rendahnya efisiensi dan kesalahan besar yang terkait dengan perakitan manual. Hal ini sangat cocok untuk merakit komponen-komponen kecil atau struktur kompleks.

1. Industri 3C: Perakitan Komponen Mikro

Aplikasi: Perakitan modul kamera ponsel (kesalahan penyelarasan lensa, sensor, dan motor harus≤5Mm), pemasangan tombol keyboard laptop, dan penyelarasan pin konektor. Prinsip Teknis: Menggunakan penglihatan binokular atau pencitraan 3D cahaya terstruktur, koordinat 3D bagian diperoleh, penyimpangan posisi perakitan dihitung secara real time, dan sinyal kompensasi dikirim ke lengan robot, mencapai kontrol "penglihatan-gerakan" loop tertutup.

Produsen modul kamera menggunakan penglihatan mesin untuk memandu jalur perakitannya, mengurangi waktu penyelarasan lensa dan sensor dari 15 detik per unit (diperlukan secara manual) menjadi 2 detik per unit, dan meningkatkan hasil perakitan dari 82% menjadi 99,5%.

2. Manufaktur Otomotif: Penempatan Perakitan Komponen

Pemasangan baut dan posisi blok mesin serta kepala silinder, penyelarasan kaca dan bodi otomotif, serta penyambungan otomatis konektor dan antarmuka rangkaian kabel.

Keunggulan: Dapat mengakomodasi deformasi bagian kecil yang disebabkan oleh kesalahan pemesinan, mencapai akurasi posisi±0,02 mm, 25 kali lebih tinggi dibandingkan pemosisian manual (±akurasi 0,5mm).

3. Panduan dan Navigasi Robot Industri

Visi mesin memberi robot industri "mata," yang memungkinkan mereka secara mandiri mengidentifikasi lingkungan dan merencanakan jalur, beradaptasi dengan persyaratan produksi yang fleksibel (seperti produksi beragam dan bervolume rendah).

1. Panduan Robot Pengelasan

Pengelasan sasis otomotif (posisi jahitan las dapat bervariasi berdasarkan±1 mm karena toleransi komponen) dan pengelasan struktur baja (identifikasi lintasan sambungan las yang kompleks).

Sensor profil laser memindai permukaan las, menghasilkan data titik awan 3D. Algoritme mengekstrak lintasan pusat sambungan las dan mengoreksi jalur pengelasan robot secara real-time, memastikan kesalahan posisi relatif≤0,3 mm antara obor las dan jahitan las.

2. Navigasi AGV (Kendaraan Berpemandu Otomatis)

Penanganan material di lantai pabrik (seperti pemindahan suku cadang otomotif dari gudang ke jalur produksi) dan koneksi antara rak dan AGV dalam logistik pergudangan.

Dengan menggunakan pengenalan kode QR di darat, SLAM (Pelokalan dan Pemetaan Simultan) visual, atau penanda visual (seperti reflektor) untuk penentuan posisi, AGV mencapai navigasi tingkat sentimeter, yang memberikan fleksibilitas lebih besar daripada navigasi magnetik tradisional (memungkinkan perubahan rute yang cepat).

IV. Logistik dan Otomasi Gudang

Dalam logistik industri, visi mesin mendukung penyortiran cepat, peletisan, dan keterlacakan informasi barang, menjadikannya teknologi inti untuk pergudangan pintar.

1. Penyortiran Cerdas dan Pengenalan Kode Batang

Penyortiran paket di gudang e-commerce (mengenali kode batang/kode QR pada label pengiriman dan menetapkannya ke area yang sesuai) dan pergudangan suku cadang industri (mengenali nomor suku cadang dan mengotomatiskan pengiriman masuk dan keluar).

Kamera pemindaian garis kecepatan tinggi (frame rate≥500 fps) yang dikombinasikan dengan algoritma pengenalan gambar dapat dengan cepat menguraikan gambar yang buram dan miring (±30°) kode batang pada kecepatan konveyor 1,5 m/s, dengan tingkat pengenalan 99,9%.

2. Paletisasi dan Depalletisasi yang Tidak Berurutan

Penumpukan karton dan komponen logam yang tidak berurutan (seperti penumpukan otomatis kotak perputaran logistik) dan pembongkaran palet bahan baku (seperti lembaran dan pipa) dilakukan secara daring.

Sensor penglihatan 3D (seperti LiDAR dan kamera cahaya terstruktur) memindai objek berbentuk tiga dimensi, menggunakan algoritme untuk menentukan titik genggaman, dan memandu lengan robot untuk secara akurat menangkap dan menumpuk item dari tumpukan tak beraturan sesuai pola tertentu, sehingga meningkatkan efisiensi lebih dari lima kali lipat dibandingkan dengan pekerjaan manual.

V. Metrologi Industri dan Pengukuran Dimensi

Visi mesin memungkinkan pengukuran non-kontak dengan presisi tinggi, sehingga menghindari kerusakan komponen akibat metode pengukuran kontak tradisional (seperti jangka sorong dan mikrometer). Visi mesin juga cocok untuk pengukuran di lingkungan yang keras seperti suhu dan tekanan tinggi.

1. Pengukuran Dimensi Bagian Presisi

Pengukuran diameter dalam dan luar bantalan (akurasi±0,001 mm), pengukuran pitch roda gigi dan ketebalan gigi, serta pemeriksaan dimensi kontur komponen kedirgantaraan (seperti bilah turbin).

Menggunakan lensa telesentrik (menghilangkan kesalahan perspektif) dan pelat kalibrasi presisi tinggi, algoritma ekstraksi tepi sub-piksel menghitung parameter bagian seperti panjang, sudut, dan kebulatan, dengan kecepatan pengukuran hingga 1000 unit per menit (per bagian).

2. Pengukuran Objek Besar

Pengukuran kerataan pelat baja (kisaran 10m x 2m), pemeriksaan diameter pipa dan ketebalan dinding, serta verifikasi dimensi komponen bangunan (seperti balok baja).

Teknologi penggabungan multi-kamera (menggunakan algoritma penggabungan gambar untuk menggabungkan bidang pandang beberapa kamera) yang dikombinasikan dengan sensor perpindahan laser memungkinkan pengukuran area penuh objek besar dengan akurasi≤0,1 mm/m.

VI. Pembacaan Kode Industri dan Ketertelusuran Informasi

Di seluruh siklus hidup produksi industri, visi mesin dapat mengenali karakter, kode batang, dan kode QR pada permukaan komponen, yang memungkinkan keterlacakan produk, penelusuran kualitas, dan kontrol proses.

1. Pengenalan Kode DPM (Direct Part Mark)

Mengenali kode yang diukir laser (tahan suhu tinggi dan aus) pada blok mesin otomotif, membaca kode terukir pada komponen penerbangan, dan mengenali kode keterlacakan pada perangkat medis.

Untuk kode dengan kontras rendah pada permukaan kasar (seperti logam dan plastik), sumber cahaya khusus (seperti sumber cahaya melingkar sudut rendah) digunakan untuk meningkatkan kontras. Dikombinasikan dengan algoritma OCR pembelajaran mendalam, akurasi pengenalan mencapai lebih dari 99,5% (bahkan dengan kode yang tidak lengkap).

2. Entri Informasi Produk Batch

Secara otomatis memasukkan parameter (resistansi dan kapasitansi) komponen elektronik (resistor dan kapasitor) ke dalam sistem, dan mengenali tanggal produksi dan tanggal kedaluwarsa pada kemasan makanan.

Menggantikan entri data manual, proses ini meningkatkan kecepatan lebih dari 10 kali lipat dan mengurangi tingkat kesalahan dari 3% menjadi 0,01%.

KAMISAYAAplikasi Industri Khusus

Dalam lingkungan yang keras seperti yang dicirikan oleh suhu tinggi, tekanan tinggi, toksisitas, dan debu, di mana campur tangan manusia sulit dilakukan, penglihatan mesin menjadi satu-satunya metode pemantauan yang layak.

Industri Metalurgi: Deteksi cacat permukaan pada billet pengecoran kontinu (menggunakan perpaduan kamera inframerah dan cahaya tampak di lingkungan bersuhu tinggi).

Industri Kimia: Pemantauan level cairan dalam tangki tertutup dan deteksi kebocoran pipa (menggunakan pengenalan visual terhadap gelembung abnormal atau perubahan warna).

Industri Pertambangan: Identifikasi jenis material dan pengukuran aliran pada ban berjalan (menggunakan algoritma segmentasi gambar untuk membedakan antara bijih dan batuan sisa).

Ringkasan: Nilai Industri Visi Mesin

Visi mesin, melalui siklus tertutup "persepsi-analisis-pengambilan keputusan", mendorong evolusi produksi industri dari tenaga kerja manual menjadi proses yang sepenuhnya otomatis, presisi tinggi, dan dapat dilacak. Nilai intinya terletak pada:

Peningkatan Efisiensi: Kecepatan pemrosesan satu langkah meningkat 10-100 kali lipat, beradaptasi dengan tuntutan lini produksi berkecepatan tinggi;

Jaminan Kualitas: Akurasi deteksi cacat melebihi 99%, mengurangi tingkat produk cacat;

Pengurangan Biaya: Mengganti 50%-80% posisi inspeksi/operasi manual, menghemat 100.000-300.000 yuan per orang per tahun;

Produksi Fleksibel: Algoritme memungkinkan peralihan model inspeksi/pemosisian dengan cepat, beradaptasi dengan produksi dalam jumlah kecil dan bervariasi (misalnya, mengurangi waktu pergantian produk 3C dari jam ke menit).

Dengan kemajuan pembelajaran mendalam, penglihatan 3D, dan teknologi pencitraan resolusi tinggi, penerapan penglihatan mesin di sektor industri akan semakin berkembang menuju kecerdasan, presisi, dan generalisasi yang lebih besar, menjadi teknologi pendukung inti untuk Industri 4.0 dan manufaktur cerdas.