Nel campo industriale, sono molte le linee di produzione che necessitano di un accurato sistema di supervisione e analisi della qualità: dall’elettronica di consumo ai dispositivi medici critici. La metrologia è la risposta per assicurare una corretta produzione e al giorno d’oggi la trasformazione digitale è al centro dell’industria manifatturiera. Le capacità di automazione più avanzate ridefiniscono il modo in cui un tipo di rilevamento e di ispezione automatizzata, può migliorare la sicurezza e la qualità della produzione.
Il machine learning e la robotica avanzata stanno entrando a far parte del panorama industriale, con sistemi metrologici automatizzati in grado di misurare e controllare le componenti prodotte. I sistemi automatizzati ispezionano ogni componente, aumentando notevolmente il rendimento e riducendo allo stesso tempo il numero di prodotti difettosi.
Per ottenere questi risultati, i complessi algoritmi di machine-vision e i processi di consolidamento del carico di lavoro, devono poter contare su delle piattaforme di elaborazione industriali GPU.
Queste piattaforme devono essere sufficientemente potenti, da permettere l’elaborazione dei dati acquisiti in modo più efficiente dell’occhio umano.
Garantire questo livello di prestazioni è una sfida ingegneristica strettamente legata al “rugged edge”, ovvero a delle condizioni ambientali rigorose che complicano l’implementazione dell’intelligenza artificiale (IA) e del machine learning.
Controllo automatizzato tramite intelligenza artificiale
Un fornitore di soluzioni metrologiche all’avanguardia, dovrebbe essere in grado di offrire un sistema totalmente automatizzato e potenziato grazie all’intelligenza artificiale.
Un sistema di nuova generazione deve assolutamente migliorare le capacità metrologiche tradizionali e offrire ai produttori una possibilità di miglioramento, in termini di qualità, efficienza e produttività.
Molti sistemi di produzione su larga scala, ispezionano solo una parte della produzione: un’ispezione al 100% non è possibile a causa della natura varia e complessa dei pezzi prodotti, ma anche perché inciderebbe sulla velocità di produzione.
Le industrie possono contenere efficacemente i costi di produzione con un’abile taratura dei controlli di processo, in modo tale da ridurre gli sprechi ed aumentare la velocità di produzione, oltre che garantire un maggiore controllo della qualità e del ROI.
Più intelligenza senza contatto
Un’azienda specializzata in automazione industriale, può utilizzare dei metodi di metrologia senza contatto o dei sistemi basati sulla visione artificiale, che consentono di effettuare delle misurazioni rapide e complesse fino al micron.
Queste tecnologie multi sensore, operano in modo diverso da quello delle macchine di misura a coordinate (CMM) e non richiedono la manipolazione fisica dei pezzi prodotti.
La piattaforma di misurazione esegue scansioni ad alta velocità senza che i prodotti debbano essere bloccati in qualche modo ed utilizzando una serie di sensori e telecamere, è possibile scansionare in modo dettagliato fino a 500 pezzi al secondo.
Ad esempio, il computer industriale VCO-6020-1050Ti di Premio, basato su GPU e dotato di capacità di visione artificiale, costituisce il motore di un sistema del genere, analizzando ed elaborando i dati in tempo reale.
Computing in real-time in altri settori
È indispensabile un costante miglioramento dei sistemi diagnostici, dato che il settore manufatturiero sta diventando più competitivo: sempre più ambienti industriali adottano il GPU Computing ed accedono all’elaborazione dei dati in tempo reale, anche in ambienti difficili.
Limitare le misure al campionamento dei prodotti potrebbe non essere più necessario, migliorando così la qualità di molti più prodotti.
Grazie alla raccolta, all’analisi e all’invio di dati in tempo reale, è possibile prendere decisioni più intelligenti e rendere i processi produttivi più efficienti.
Fonte: Electronic Design
