{"id":13052,"date":"2024-03-06T10:39:55","date_gmt":"2024-03-06T09:39:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www.dimacsrl.com\/?p=13052"},"modified":"2025-02-19T17:09:16","modified_gmt":"2025-02-19T16:09:16","slug":"case-study-ai-tools-for-controlling-anodized-titanium-rivets-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.dimacsrl.com\/it\/archives\/case-study-ai-tools-for-controlling-anodized-titanium-rivets-2\/","title":{"rendered":"Caso di studio - Strumenti AI per il controllo di rivetti anodizzati"},"content":{"rendered":"
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AI e precisione di misura, le sfide nel controllo dei rivetti anodizzati<\/h4>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Progettata specificamente per il controllo di qualit\u00e0 dei rivetti anodizzati, la selezionatrice di questo caso di studio \u00e8 una macchina a tavola rotante indicizzata per piastre metalliche, modello MCV1, dotata di stazioni e software dedicati.<\/h5>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Oltre al prerequisito di una velocit\u00e0 di selezione non inferiore a 100 pz\/minuto, il contesto pone 3 controlli impegnativi.<\/p>

  1. Diametro del corpo del rivetto m<\/strong>con tolleranze di produzione obbligatorie fino a 12 \u03bcm<\/strong><\/li>
  2. Controllo della forma esagonale del fondo del gambo per rilevare i pezzi con doppia brocciatura<\/strong><\/li>
  3. Rilevamento dei difetti del logo di marcatura sulla superficie della testa<\/strong><\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Durante la fase di test, la situazione si \u00e8 rivelata ancora pi\u00f9 complessa a causa del rivestimento superficiale dei rivetti, delicato e soggetto a graffiarsi facilmente.\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    12 \u03bcm controllo della tolleranza<\/strong><\/h6>

    I sistemi di visione Dimac sono progettati per garantire un controllo preciso delle tolleranze di produzione, in particolare per le applicazioni di piccole parti metalliche, con particolare attenzione alle tolleranze fino a 50\u03bcm. Per tolleranze ancora pi\u00f9 strette, il nostro sistema di controllo \u00e8 personalizzato ad hoc, incorporando misure che diventano pi\u00f9 rigorose man mano che le tolleranze diminuiscono. Abbiamo implementato un algoritmo di correzione dell'aberrazione delle lenti, insieme a una retroilluminazione dedicata e a una telecamera a risoluzione pi\u00f9 elevata abbinata a obiettivi telecentrici di alta qualit\u00e0. Questa combinazione mira a minimizzare l'impatto delle irregolarit\u00e0 del vetro e a standardizzare gli effetti di diffrazione sul bordo del pezzo nelle varie immagini. Per contrastare gli effetti della sporcizia ambientale nell'ambiente di produzione, il nostro sistema di visione include filtri software avanzati per una maggiore protezione e affidabilit\u00e0.<\/p>

    L'intero processo di misurazione richiede una notevole potenza di calcolo, dovuta alla necessit\u00e0 di acquisire 3 immagini per pezzo (una ogni 120\u00b0) a una velocit\u00e0 di 100 pezzi al minuto, il tutto utilizzando vari filtri software. Per soddisfare questa esigenza, abbiamo utilizzato un computer industriale dotato di una scheda grafica NVIDIA\u00ae. Il risultato \u00e8 una macchina che supera con successo i test MSA1 e MSA3, anche all'interno della gamma di tolleranza progettuale di 12 \u03bcm. \u00c8 da notare che l'aumento della risoluzione della telecamera apporta notevoli vantaggi alla qualit\u00e0 delle misure, ma potrebbe influire sulla produttivit\u00e0. Tuttavia, la soluzione adottata rappresenta l'equilibrio ottimale tra i controlli obbligatori e la produttivit\u00e0, garantendo la migliore combinazione qualit\u00e0-costo.<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    Controllo della forma esagonale del fondo del gambo<\/strong><\/h6>

    I controlli obbligatori comprendono: la verifica della presenza dell'incavo nella parte inferiore del gambo, la verifica della forma esagonale dell'incavo e dell'assenza di un effetto di doppia brocciatura (una forma a stella risultante da un leggero sfasamento tra il primo e il secondo passaggio del taglio) e la verifica dei caratteri del logo di marcatura sulla superficie superiore della testa.<\/p>

    Le sfide principali riguardano ancora una volta la stabilit\u00e0 dell'immagine, l'evidenziazione adeguata di tutte le situazioni difettose e l'implementazione di un algoritmo di interpretazione in grado di riconoscere i difetti senza innescare falsi rifiuti.<\/p>

    Per risolvere i problemi di immagine, abbiamo scelto una telecamera entocentrica con un illuminatore anulare coassiale diretto sul bordo inferiore del gambo. L'illuminatore fornisce un'illuminazione uniforme solo quando il pezzo \u00e8 posizionato in modo preciso (i decimi di millimetro sono fondamentali).<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    Sfruttando la tolleranza di produzione di 12\u03bcm sul diametro del corpo, le fessure del quadrante di trasporto sono state accuratamente progettate per fungere da vincolo verticale per appendere e guidare il pezzo. Un fermo a molla posizionato sopra la tavola rotante, insieme alla sede precisa offerta dalla smussatura delle scanalature del quadrante rispetto alla testa del rivetto, assicura che il pezzo rimanga in posizione anche in presenza di vibrazioni.<\/p>

    Il risultato \u00e8 un'immagine in cui l'incavo esagonale inferiore appare in evidenza in nero all'interno della corona circolare chiara della chiave del pezzo. Questo risultato \u00e8 buono ma non sufficiente a garantire l'individuazione di un incavo a doppia brocciatura, perch\u00e9 la presenza di sporco potrebbe influenzare il controllo. Per questo motivo \u00e8 stato sviluppato un algoritmo che si basa sull'analisi del gradiente luminoso, in particolare sull'estensione di una banda grigia attorno alla circonferenza dell'esagono. <\/b>L'algoritmo conta quante volte il gradiente interseca un secondo diametro di circonferenza definito dall'utente. Questa circonferenza misurata stabilisce il limite tra lo sporco accettabile e i difetti reali, consentendo di regolare la sensibilit\u00e0 del controllo.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    Controllo dei caratteri del logo di marcatura\u00a0
    sulla parte superiore della superficie della testa<\/strong><\/h6>

    Nella testa piatta superiore del rivetto viene impressa una marcatura a contenuto variabile, come il lotto di produzione. Quando il pezzo si muove sotto il marcatore, pu\u00f2 accadere che la scritta appaia doppia o sfocata, rendendola illeggibile.<\/span><\/p>

    La stabilit\u00e0 dell'immagine \u00e8 fondamentale per questo processo, in quanto qualsiasi instabilit\u00e0 crea rumore di fondo, confondendo la linea di demarcazione tra componenti conformi e non conformi. I metodi tradizionali di analisi delle immagini sono limitati e anche con l'aiuto delle funzioni OCR (Optical Character Recognition) non \u00e8 possibile elaborare 100 pezzi al minuto.<\/p>

    L'intelligenza artificiale ci viene in aiuto offrendo una soluzione che prevede l'addestramento di una rete neurale che si concentra esclusivamente sul riconoscimento del difetto e non sul contenuto testuale della scrittura. <\/b>L'IA ignora il significato del testo controllato, ma \u00e8 abile nell'identificare le peculiarit\u00e0 associate al difetto nel testo scritto.<\/p>

    Come per i controlli precedenti, la sfida consiste nel trovare il giusto equilibrio tra tempi di calcolo, discernimento dei difetti e investimento nella qualit\u00e0 dei componenti.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    Manipolazione di parti con rivestimento superficiale delicato<\/strong><\/h6>

    I rivetti anodizzati di solito non richiedono procedure di manipolazione speciali nel sistema di alimentazione, tranne durante l'impostazione della macchina quando il pezzo ruota di 360\u00b0 all'interno delle fessure del disco di trasporto. Occasionalmente, la superficie laterale del corpo cilindrico pu\u00f2 subire un'abrasione durante il contatto tra il gambo del rivetto e la fessura del disco metallico; questo non influisce sulla funzionalit\u00e0 del pezzo, ma deve essere evitato per motivi estetici. Per evitare le abrasioni, un metodo comune \u00e8 quello di sollevare il pezzo dal disco, ma non \u00e8 consigliabile in questo caso, per motivi di tempo. L'aumento del diametro della scanalatura non \u00e8 un'opzione a causa della precisa stabilit\u00e0 del pezzo richiesta per il controllo dell'esagono inferiore. La soluzione finale \u00e8 una rotazione accurata del pezzo centrato all'interno del gioco disco-scanalatura (5 centesimi di millimetro). Il superamento di questa sfida meccanica richiede una meticolosa cura artigianale dei componenti e del loro assemblaggio.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    AI e Training<\/h2>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Il controllo con intelligenza artificiale (AI) si differenzia dal software di visione tradizionale perch\u00e9 non si basa su regole preimpostate. Al contrario, l'algoritmo AI calcola le variabili, formando una rete neurale che valuta la somiglianza delle immagini per categorie come le parti conformi e non conformi. Questa rete determina la percentuale di somiglianza di una nuova immagine con categorie specifiche.<\/span><\/p>

    L'IA va oltre l'interpretazione analitica delle immagini, generando autonomamente criteri di ricerca con logiche non direttamente comprensibili dall'uomo. Pur essendo molto versatile e potente, i suoi risultati non sono del tutto prevedibili a priori e richiedono un'attenta validazione sul campo.<\/span><\/p>

    Il processo di formazione dell'intelligenza artificiale, che prevede una stazione di calcolo ben attrezzata e le necessarie licenze software, richiede anche competenze specifiche.<\/h5>

    Arrivare a soluzioni efficaci e computazionalmente efficienti \u00e8 fondamentale. Il processo di IA richiede un tempo di calcolo considerevole sia per la fase di addestramento che per quella di convalida. Per evitare prolungati periodi di inattivit\u00e0 dell'apparecchiatura di smistamento, l'addestramento non viene effettuato sulla macchina di smistamento.<\/p>

    Per comodit\u00e0 dell'utente, Dimac offre servizi di addestramento della rete neurale in remoto.\u00a0<\/h5>

    Il software della macchina incorpora una procedura semplice per assistere gli operatori nell'acquisizione di immagini sufficienti di campioni conformi e difettosi. Dimac esegue l'addestramento come servizio, lo perfeziona e lo convalida, quindi installa la rete neurale addestrata sulla macchina.<\/p>

    Garantire un controllo 100% sicuro del logo dei caratteri marcato sulla testa del rivetto rappresenta una sfida che non pu\u00f2 essere risolta con le tecniche tradizionali. Accanto all'ispezione visiva umana, l'IA \u00e8 attualmente l'unica soluzione possibile. L'occhio umano rimane essenziale per definire e ottimizzare il flusso di lavoro dell'IA oggi e possibilmente in futuro.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    AI and measurement precision, the challenges in controlling anodized rivets Designed specifically for the quality control of anodized rivets, the sorting machine in this case study is an indexed metal-plate rotary table machine, model MCV1, equipped with dedicated stations and software. 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