Дорогие друзья!

Сегодня мы часто слышим про использование искусственного интеллекта (ИИ) для решения задач в различных областях науки, бизнеса и повседневной жизни. В качестве примера можно привести умную колонку, уверенно поддерживающую беседу с человеком, или смартфон, который использует встроенную камеру для подтверждения личности своего владельца.

В промышленности технологии ИИ также находят широкое применение. В том числе и в системах контроля качества. В частности в автомобильном производстве ИИ применяют для распознавания дефектов в деталях, которые поступают на сборочные участки. Это позволяет существенно снизить затраты времени и обеспечить высокое качество готовой продукции.

Для успешного изучения технологии ИИ требуется хорошая подготовка в базовых областях знаний среди которых — математика, статистика и информатика. Также важно закрепить полученные знания путем выполнения лабораторных работ с использованием действующего оборудования. Для этого хорошо подходят учебные модели fischertechnik и особенно — новинка этого года — сортировочная линия с системой искусственного интеллекта (ИИ) арт.568416 (Quality control with AI 9V). Совсем недавно у нас появилась эта модель. Давайте посмотрим, что она собой представляет.

Модель находится в картонной коробке 50х34х30 см:

Сортировочная линия поставляется уже собранной, готовой к подключению. Всё, что понадобится пользователю − это блок питания 9В. На прочном основании установлены:

• Ленточный транспортёр;
• Четыре накопителя имитационных грузов + четыре пневматических толкателя для каждого из них;
• Световой барьер в начале конвейерной ленты + 4 световых барьера в каждом из накопителей (итого 5 фототранзисторов + 5 светодиодов);
• Компрессор и 4 шт. электромагнитных клапана;
• Мотор с энкодером 9В;
• Видеокамера 152522 с подсветкой зоны считывания;
• Контроллер ТХТ 4.0.

Управляющая программа [1] подготовлена в среде программирования ROBO PRO Coding и уже загружена в контроллер. При желании вы можете изучить исходный код программы и реализовать свою модель ИИ. Для этого в состав набора входит подробный дидактический материал и пример кода для обучения модели [2].

Сортировочная линия поставляется с имитационными заготовками трёх разных цветов, по 8 штук каждого цвета (итого 24 заготовки). Эти заготовки маркируются тремя характеристиками обработки:

• Отверстие,
• Пазы,
• Отверстие + пазы,

а также различными схемами дефектов:

• Отверстие не круглое,
• Отсутствие отверстия,
• Отсутствие пазов,
• Трещины в заготовке.

Зона сканирования представляет собой установленную над конвейерной лентой стандартную видеокамеру fischertechnik и 4 светодиода подсветки. Заготовки сканируются камерой и классифицируются с помощью заранее обученной модели ИИ. Затем система сортирует заготовки в зависимости от цвета, особенностей и характера дефектов на основе их качественных характеристик. Используемая в системе управления модель ИИ реализована на базе нейронной сети и обучена с помощью алгоритмов машинного обучения из программного пакета Tensorflow Lite [3].

При срабатывании входного светового барьера конвейер перемещает имитационное изделие в зону сканирования:

Результат сканирования и распознавания отображается на экране контроллера:

После определения системой управления типа заготовки/дефекта, конвейер перемещает изделие к соответствующему пневматическому толкателю и далее в соответствующий накопитель.

Кроме того, доступен веб-интерфейс, где можно просмотреть результаты работы:

Обученная модель ИИ выполняется на контроллере fischertechnik TXT 4.0. Управление моделью реализовано в среде программирования ROBO Pro Coding [1] и на языке Python [2].  ИИ реализован с помощью библиотеки для машинного обучения Tensorflow Lite [3].

В комплект входит полный набор исходных кодов [1, 2] и дидактические материалы, которые помогут вам закрепить знания в области ИИ и создать свои собственные приложения.

Список использованных источников и литературы

1. Sorting_Line_AI_py URL: https://git.fischertechnik-cloud.com/fischertechnik-examples/training-models/Sorting_Line_AI_py
2. Machine-Learning projekt for ROBO Pro Coding and TXT 4.0 Controller. URL: https://git.fischertechnik-cloud.com/ml/machine-learning
3. TensorFlow Lite — a mobile library for deploying models on mobile, microcontrollers and other edge devices. URL: https://www.tensorflow.org/lite
4. Сортировочная линия с системой искусственного интеллекта (fischertechnik 568416). URL: https://pacpac.ru/product/568416-quality-control