分类/型态:元件与模组
物主/业主:工研院
物品编号:无
发表日期:2020.06
本次介绍的产品是一个AI检测模组,能够用在非常复杂的螺旋切齿齿轮检测上,它就是工研院所研发的「齿轮AI智慧检测模组」。
我们都知道,传统上要检测齿轮的加工良劣和瑕疵,绝大多数是仰赖人力,尤其是经验老到的师傅。但随着人力的凋零和工件加工的复杂度提升,检测这些品项就需要透过自动化的方式来进行。所以在这个背景下,工研院就研发出了这个「齿轮AI智慧检测模组」。
这个模组其实也发表了一阵子,并不算新,但是随着电动车趋势的全面来临,齿轮自动化检测的需求更加的迫切,因此我们也就来深入介绍一下这个产品。
首先,这个模组的基本架构共有两大单元,第一个就是结合机器视觉与深度学习的AI+AOI的一个边缘运算单元,也就是最主要具备AI影像处理与分析的部件;另一个,则是多视角的光源布局单元,它可以根据不同齿轮与外观,来调整相机跟打光的角度,提升检测的准确性。
除了现场的AI检测边缘运算之外,它也能外接到嵌入的工业电脑或云端运算来做增强运算,提升检测的速度,或者结合5G来做即时制程的回??,变成更全面、也更大规模的产线制程检测。
而这个检测模组也有几个基本的技术规格,包含采用刚刚说到的多视角光源布局取像架构、AI+AO智慧检测运算技术。而它的主要检测规格是直径65到200 mm,可以支援云端AI模型标注与训练,最大的特色就是可以检测撞伤、崩齿、黑皮等瑕疵。至於检测的瑕疵尺寸范围? 0.1 mm x 0.1mm(於瑕疵对比> 50),检测速度则为? 30sec/颗,也支援多种型号切换功能和单双层齿轮检测。
这个模组系统最大的特色,就是它是台湾首创3D螺旋切齿齿轮检测机, 可检测黑皮、撞伤与崩齿等瑕疵。那为什麽它可以做到这些功能,主要就是透过三大技术来达成。
第一个,就是多视角仿生式光源布局取像, 它运用动态调变光源技术,根据不同的齿轮与外观,去调整相机跟打光的角度,减少取图时产生反光的问题,解决齿轮上黑皮、撞伤、瑕疵等不易发现的问题;第二个是采用AI影像处理技术, 它能够增强黑皮、撞伤、瑕疵等影像的特徵、降低杂讯影响,并透过空间域撷取局部解析特徵,以获得大范围特徵,搭配时频域分析後之特徵强化影像,再进行复合域CNN架构,建立齿轮瑕疵检测模型,相对降低运算量、缩短训练时间。
第三个是制程可视化与适配最隹化, 能将间隙值相近的齿轮先做分类,对不同公差值的零件进行最隹化匹配,提供组装公差分析与最隹化适配建议,减少不合的状况,缩短组配时间与工件加工成本。
而透过这些技术能够达成什麽效果呢?根据工研院的实际导入成果,它能够减少80%以上的人力来肉眼寻找瑕疵,同时也能提升25%的准确率。简单来说,就是大幅的减少检测人力,同时也一定程度的提升检测的准确率。
至於它能用在哪些地方?目前很大的一个趋势就是电动车的齿轮检测,因为电动车对於齿轮的加工品质十分的注重,相对在检测上的性能要求也就很高,因此这个AI检测系统就非常适合电动车的齿轮供应商采用。而除了电动车之外,其实所有的复杂多层的齿轮产品也都适用,所以凡是有在制造先进齿轮产品的业者也可以可虑导入。
CTIMES 五项评比人文科技指标:★★★
名称:工研院「齿轮AI智慧检测模组」
评比:
1.创新指标:3
2.精进品质:3
3.环保意识:2
4.人文关怀:5
5.服务评价:2
编辑评语
超精密齿轮加工制造已是机械产业的显学,不仅电动车有强大的需求,在节能减碳的趋势之下,高效、多工、低噪音的特性也将会成为所有传动应用的标配。因此,寻求自动化、智慧化的齿轮检测方案就变成此一产业的刚性需求。而工研院所研发的AI齿轮检测方案正好可以满足此一趋势,其从实际施作经验所设计的检测架构,以及导入机器学习的功能,能实际解决产业的痛点,剩下的就是如何将其方案更密切的与业者配合,早日迎来全面落地的一天。
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