नवीन उत्पादन रेखांसाठी तुमची दृष्टी तपासणी प्रणाली प्रशिक्षित करणे.

मी काही ईमानदारीने सुरुवात करतो. नवीन उत्पादन रेखा जोडणे हा एक छान माइलस्टोन आहे, परंतु तो एक तीव्र डोकेदुखीही आणू शकतो. तुमची व्हिजन निरीक्षण प्रणाली नवीन भागांबद्दल काहीही माहित नाही. तिला चांगला भाग कोणता आणि वाईट भाग कोणता याचीही कल्पना नाही. तुम्हाला तिला शिकवावे लागेल. जर तुम्ही हे चुकीच्या पद्धतीने केले, तर तुम्हाला खोटी नाकारणे, चुकलेले दोष आणि खूप त्रस्त ऑपरेटर्स मिळतील. चांगली बातमी अशी की, जर तुम्ही योग्य पाऊले घेतली, तर व्हिजन निरीक्षण प्रणालीचे प्रशिक्षण द्रुत आणि वेदनारहित करता येते.

तयारी सॅम्पल संग्रहापासून सुरू होते

तुम्ही सिस्टमला स्पर्श करण्यापूर्वीच तुम्हाला तुमचे नमुने गोळा करावे लागतील. हा सर्वात महत्त्वाचा पाऊल आहे, आणि तरीही हा तो पाऊल आहे ज्यामध्ये लोक सर्वात जास्त घाई करतात. अशी व्यक्ती बनू नका.

तुम्हाला विविध प्रकारचे नमुने आवश्यक आहेत. प्रथम, चांगले भाग गोळा करा. तुम्हाला तुमच्या गुणवत्ता मानकांना अनुसरण करणाऱ्या उत्पादनांच्या काही चित्रांपुरते मर्यादित राहायचे नाही. तुम्हाला दर्जनभर किंवा त्याहूनही जास्त चित्रे आवश्यक असू शकतात. जितकी जास्त चित्रे तुम्हाला आहेत, तितके चांगले सिस्टमला समजेल की कोणते दृश्य स्वीकार्य आहे. हे चांगले भाग तुम्ही ज्या सामान्य फरकांची अपेक्षा करता त्यांचा देखील समावेश करावा, जसे की रंगात थोडासा फरक, स्थितीत लहान बदल किंवा पृष्ठभागावरील लहान बदल. जर तुमच्या प्रशिक्षणामध्ये केवळ निर्दोष भागांचा समावेश केला असेल, तर दृश्य निरीक्षण सिस्टम थोडासा भिन्न दिसणारा प्रत्येक भाग नाकारेल, जरी तो पूर्णपणे ठीक असला तरी.

दुसरे, खराब भाग संकलित करा. प्रत्येक दोष प्रकारासाठी एक संपूर्ण यादी तयार करा जी तुमच्यासाठी महत्त्वाची आहे. ही यादी खराबी, फटलेले भाग, गहाळ घटक, चुकीचे रंग किंवा चुकीच्या स्थानावर लावलेले लेबल्स यांचा समावेश करू शकते. जितक्या अधिक प्रकारच्या दोषांचे उदाहरणे तुमच्याकडे असतील, तितके प्रणालीला शोधायचे काय ते शिकणे अधिक कार्यक्षम होईल. एका संशोधनात दर्शविले गेले आहे की एका पूर्व-प्रशिक्षित दोष निश्चिती प्रणालीला नवीन उत्पादनांवर अनुकूलित करण्यासाठी एक मध्यम संख्येतील नवीन नमुने आणि थोडीशी फाइन-ट्यूनिंग आवश्यक असते. परंतु मध्यम म्हणजे किमान नाही. एक खराब डेटासेट अजूनही खराब परिणाम देईल, म्हणून तुम्ही चांगल्या प्रकारे व्याख्यायित नमुने तयार करा.

लवकर सुरुवातीसाठी क्विक टीचचा वापर करा

एकदा तुमचा नमुना डेटासेट तयार झाला, तेव्हा प्रणालीला शिकवण्याचा वेळ आला आहे. तुम्ही भाग्यवान आहात कारण जवळजवळ सर्व आधुनिक दृश्य निरीक्षण प्रणालींमध्ये 'क्विक टीच' किंवा 'एक-बटन टीच' असे नाव असलेले अंतर्निर्मित साधन असते. हे तुमच्या कामाला अत्यंत सोपे करते जेव्हा तुम्ही एक नवीन उत्पादन रेखा जोडता.

क्विक टीच हे एका दोषरहित भागाची संदर्भ छायाचित्र घेऊन कार्य करते आणि त्या छायाचित्रावर आधारित सिस्टम पॅरामीटर्स स्वयंचलितपणे सेट करते. सिस्टम संदर्भ छायाचित्राकडे पाहतो, मुख्य वैशिष्ट्यांचे मापन करतो आणि सहनशीलता (टॉलरन्सेस) लागू करतो. आपल्याला संख्या हाताने प्रविष्ट करण्याची किंवा थ्रेशोल्ड्स कुठे ठेवायचे याचा अंदाज लावण्याची आवश्यकता नाही. सिस्टमच तुमच्यासाठी हे कठीण काम करतो.

ही पद्धत एकाच प्रकारच्या भागांच्या एका बॅचमध्ये लवकर तपासणी करण्यासाठी चांगली काम करते. उदाहरणार्थ, जर तुम्ही एकसारखे स्टँप केलेले धातूचे भाग किंवा ढाळलेले प्लॅस्टिक घटक तपासत असाल, तर क्विक टीच हे काम काही मिनिटांमध्ये पूर्ण करू शकते, ज्याऐवजी ते काही तासांमध्ये पूर्ण होते. काही आधुनिक कॅमेरांमध्ये काही नमुना छायाचित्रांवरून स्वयंचलितपणे शिकण्याची क्षमता असल्यामुळे सेटअप वेळ तासांपासून केवळ काही मिनिटांपर्यंत कमी करता येते. याची मुख्य गोष्ट म्हणजे तुमचे संदर्भ छायाचित्र हे तुम्ही बॅचमध्ये पाहू इच्छित असलेल्या भागांच्या देखाव्याचे चांगले प्रतिनिधित्व करत असले पाहिजे.

भागांमध्ये फरक असल्यास स्टँडर्ड टीचवर जा

क्विक टीचमध्ये एक तोटा आहे. जर तुमचे भाग देखाव्यामध्ये मोठ्या प्रमाणात बदल दाखवत असतील, तर क्विक टीच चांगल्या भागांची मोठ्या प्रमाणात नाकारणी करेल. त्या परिस्थितीत, सिस्टमला भागांच्या अनेक पुनरावृत्तींपासून शिकावे लागेल.

स्टँडर्ड टीच वेगळ्या पद्धतीने काम करते. एकाच संदर्भ छायाचित्राचा वापर करण्याऐवजी, तुम्ही चांगल्या भागांचा एक संपूर्ण बॅच सिस्टममधून घालता. विजन इन्स्पेक्शन सिस्टम सर्व भागांचा अभ्यास करते, नैसर्गिक बदलांचे मापन करते आणि त्या संपूर्ण श्रेणीतील मान्यताप्राप्त परिणामांना समाविष्ट करण्यासाठी त्याची सहनशीलता निश्चित करते. या पद्धतीने, सिस्टम तुमच्या वास्तविक उत्पादन परिस्थितींमध्ये चांगले कसे दिसते हे शिकते, फक्त एका परिपूर्ण प्रयोगशाळा सेटिंगमध्ये नाही.

शिकवण्याच्या प्रक्रियेदरम्यान तुम्ही वापरू शकणाऱ्या नमुन्यांची संख्या मर्यादित नाही. जितके चांगले भाग तुम्ही प्रणालीला दाखवता, तितके ती स्वीकार्य गोष्टी कशा आहेत हे चांगल्या प्रकारे समजू शकते. आणि इथे एक व्यावसायिक टिप आहे: मानक शिकवणी करताना केवळ चांगले भाग वापरा. जर तुम्ही चुकून वाईट भाग समाविष्ट केला, तर प्रणाली त्या दोषाला स्वीकार्य मानू लागेल आणि तुमच्या हातात गडबड निर्माण होईल.

आवश्यक तेव्हा हाताने समायोजित करा

कधीकधी स्वयंचलित शिकवणी पुरेशी नसते. तुमच्या भागांमध्ये अशा जटिल वैशिष्ट्यांचा समावेश असू शकतो, ज्यांचा प्रणालीला सामना करताना अडचण येते. अशा परिस्थितीत, तुम्हाला पॅरामीटर्स हाताने समायोजित करण्याची आवश्यकता असते.

बहुतेक दृश्य निरीक्षण प्रणालीमध्ये तुम्ही साधनांमध्ये प्रवेश करून सेटिंग्ज हाताने समायोजित करू शकता. तुम्ही विशिष्ट भागाचे क्षेत्र (Region of Interest), सहनशीलता मर्यादा (tolerance thresholds) आणि पास/फेल तर्काचे सूक्ष्म समायोजन करू शकता. हे करण्यासाठी जास्त वेळ लागतो आणि काही अनुभवाची आवश्यकता असते, परंतु यामुळे तुम्हाला सर्वाधिक नियंत्रण मिळते. अत्यंत उच्च परिशुद्धतेच्या अनुप्रयोगांसाठी, जिथे कोणतीही लहानशी चूक महत्त्वाची असते, हाताने समायोजित करणे अतिरिक्त प्रयत्न करण्यासारखे आहे.

जर तुम्ही जुन्या उत्पादनासारख्या नवीन उत्पादनावर काम करत असाल, तर कधीकधी एका अस्तित्वात असलेल्या तपासणीचा आधार म्हणून वापर करून तुम्ही खूप वेळ वाचवू शकता. ट्रान्सफर लर्निंगवरील एका अभ्यासात दाखवले गेले की, जुन्या उत्पादनांवर प्रशिक्षित केलेला मॉडेल केवळ मध्यम प्रमाणात नवीन प्रशिक्षण डेटाचा वापर करून नवीन उत्पादनांसाठी समायोजित करता येतो, ज्यामुळे ९८ टक्क्यांपेक्षा जास्त अचूकता टिकवून ठेवता येते. याचा अर्थ असा की तुम्हाला नेहमी शून्यापासून सुरुवात करण्याची आवश्यकता नसते. तुम्ही अस्तित्वात असलेल्या मॉडेल्सवरूनच निर्मिती करू शकता.

जटिल तपासण्यांसाठी कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा वापर करा

पारंपारिक व्हिजन तपासणी प्रणाली निश्चित नियमांवर अवलंबून असतात. खराबी (स्क्रॅच) X मिलिमीटरपेक्षा लांब आहे का? रंग Y श्रेणीच्या बाहेर आहे का? हे सोप्या तपासण्यांसाठी चांगले काम करते. परंतु जेव्हा दोष अनियमित, अस्थिर किंवा निश्चित नियमांनी वर्णन करणे कठीण असते, तेव्हा पारंपारिक प्रणालींना सामान्यतः अडचणी येतात.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) आधारित दृश्य निरीक्षण हे खेळाचे नियमच बदलून टाकते. एका पूर्वनिश्चित नियमसंचाचे अनुसरण करण्याऐवजी, ही प्रणाली उदाहरणांमधून शिकते. आपण तिला शंभर किंवा हजारो चांगल्या आणि वाईट छायाचित्रांचे उदाहरणे दाखवता, आणि ती स्वतःच स्वतःच्या पद्धतीने त्यांचे नमुने ओळखते. कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) आधारित दृश्य निरीक्षण हे उत्पादनांची गुणवत्ता राखण्यासाठी आणि उत्सर्जन कमी करण्यासाठी प्रयत्न करणाऱ्या उत्पादकांसाठी विशेषतः फायदेशीर आहे. तसेच, हे उत्पादनांमधील बदलांसाठी अत्यंत अनुकूलनशील आहे. काही प्लॅटफॉर्म्समध्ये दोषांची ओळख करण्यासाठी देखरेखित (supervised) आणि अदेखरेखित (unsupervised) AI शिक्षणाचा समावेश केला जातो, तसेच नियम-आधारित साधनांचा वापर करून चुकीच्या सकारात्मक निष्कर्षांची (false positives) संख्या कमी केली जाते आणि दोषयुक्त उत्पादने ग्राहकांपर्यंत पोहोचण्यापासून त्यांना रोखले जाते.

आजच्या प्रणालींचे महान वैशिष्ट्य म्हणजे त्या वापरकर्त्यांसाठी सोप्या आहेत. काही कॅमेरांमध्ये आता अंतर्भूत कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) समाविष्ट केली आहे, जी फक्त काही नमुना प्रतिमांवरून स्वयंचलितपणे शिकते, ज्यामुळे लांब आणि हाताने केलेल्या कॉन्फिगरेशनची गरज नष्ट होते. वापरकर्त्यांसाठी सोप्या इंटरफेसमध्ये ऑपरेटरांना प्रकाशन व्यवस्था तयार करणे ते संदर्भ प्रतिमा नोंदविणे या संपूर्ण सेटअप प्रक्रियेच्या प्रत्येक टप्प्यात मार्गदर्शन केले जाते. दृष्टी तपासणीचा मर्यादित अनुभव असलेले ऑपरेटरसुद्धा विश्वसनीय तपासणी प्रक्रिया तयार करू शकतात.

चाचणी आणि वैधता अत्यावश्यक आहेत

येथे बहुतेक लोक गंभीर चुका करतात. ते प्रणालीचे प्रशिक्षण देतात, एक लवकर चाचणी करतात आणि नंतर ती सीधी उत्पादनात घालतात. ही एक मोठी चूक आहे.

आपली दृश्य निरीक्षण प्रणाली अनियंत्रितपणे काम करू देण्यापूर्वी, आपल्याला ती योग्यरित्या वैधता प्रमाणित करणे आवश्यक आहे. ज्ञात चांगल्या आणि ज्ञात वाईट भागांचा एक गट प्रणालीतून चालवा. ती सर्व दोष ओळखते का हे पहा. ती कोणतेही चांगले भाग नाकारते का हे पहा. जर आपला खोटा नाकारण्याचा दर जास्त असेल, तर परत जाऊन आपल्या सहनशीलता (टॉलरन्सेस) मध्ये सुधारणा करा. जर आपला चुकलेला दर जास्त असेल, तर आपल्या प्रशिक्षण संग्रहात अधिक दोषयुक्त नमुने जोडा.

येथे संकल्पनेच्या प्रमाणीकरणाचा (प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट) दृष्टिकोन चांगला काम करतो. एकाच वेळी सर्वकाही स्वयंचलित करण्याचा प्रयत्न करण्याऐवजी, आपल्या नवीन लाइनवरील एका महत्त्वाच्या निरीक्षण बिंदूपासून सुरुवात करा. चांगल्या आणि वाईट नमुन्यांचा आपला ‘गोल्डन डेटासेट’ गोळा करा, त्याची कार्यक्षमता चाचणी करा आणि नंतरच त्याचे मोठ्या प्रमाणात विस्तार करा. हा पाऊल योग्यरित्या केल्यास शेवटी आपल्याला खूप मोठी बचत होईल.

सातत्याने सुधारण्यासाठी योजना बनवा

दृश्य निरीक्षण प्रणालीचे प्रशिक्षण हे एकदाचच होणारे कार्य नाही. आपले उत्पादने बदलतील. आपले पुरवठादार बदलतील. आपल्या उत्पादनाच्या परिस्थिती बदलतील. आपली निरीक्षण प्रणालीही त्याच्याशी लागलेली राहणे आवश्यक आहे.

सातत्याने प्रशिक्षण देण्यासाठी एक प्रक्रिया तयार करा. जेव्हा तुम्ही अशी कोणतीही नवीन प्रकारची चूक शोधता जी तुमच्या प्रणालीने टाळली नाही, तेव्हा त्या प्रतिमा तुमच्या प्रशिक्षण संग्रहात समाविष्ट करा आणि पुन्हा प्रशिक्षित करा. जेव्हा तुम्ही कोणत्याही उत्पादनाच्या डिझाइनमध्ये बदल करता, तेव्हा तुमच्या संदर्भ प्रतिमा अद्ययावत करा. काही प्रगत प्रणाली सातत्याने शिकण्याच्या क्षमता प्रदान करतात, ज्या कालानुरूप उत्पादनांच्या वैविध्यांना अनुकूलित होऊ शकतात. जितके जास्त तुम्ही आपली प्रणाली प्रशिक्षित करता, तितकी ती अधिक हुशार होते.

ज्या उत्पादकांनी हे योग्य पद्धतीने केले आहे, त्यांना खरोखरच परिणाम मिळतात. कृत्रिम बुद्धिमत्ता-आधारित दृष्टी तपासणी प्रणालीमुळे चुका लवकर ओळखता येतात, मूळ कारणाचे विश्लेषण वेगाने करता येते आणि वास्तविक वेळेत कृती करता येणारे अंतर्दृष्टी उपलब्ध होतात, ज्यामुळे कार्यक्षमता वाढते आणि उच्छिष्टांमध्ये कमतरता येते. YIHUI ही दृष्टी तपासणी उपकरणे या प्रशिक्षण तत्त्वांच्या आधारे डिझाइन करते, ज्यामुळे यंत्रसामग्री, इलेक्ट्रॉनिक्स, विमानांचे उड्डाण आणि ऑटोमोटिव्ह या क्षेत्रातील उत्पादकांना नवीन उत्पादन रेखा लवकर सुरू करण्यास मदत होते. शेवटी, दृष्टी तपासणी प्रणालीची कार्यक्षमता तिला दिलेल्या प्रशिक्षणावर अवलंबून असते. ते योग्य पद्धतीने केले, तर ते वर्षभर तुमच्या ब्रँडचे रक्षण करेल.