自動検査用AI GPUコンピューティングが品質管理業務を変革し、複雑なビジョンアルゴリズムを実行し、ワークロードを統合します。
製造業において、従来のシステムと最新化されたシステムの両方から生成されるデータを活用しようとする業界全体の取り組みは、おそらくデジタルトランスフォーメーションを最も的確かつ正確に定義したものの一つです。改善はインテリジェントな自動化、あるいはその副産物である効率によって促進されます。この状況において、高度なロボット工学や機械学習のような新たなデータ駆動型アプリケーションは、馴染みのある戦略的目標となりつつあり、精密な物体検出や自動検査といった、より安全で競争力のある業務を促進しています。
複雑な視覚タスクを人間の目よりも効率的に処理するには、リアルタイムのデータと大量のデータが必要です。産業用GPUコンピューティングソリューションのような特殊なコンピューターハードウェアは、複雑なビジョンアルゴリズムを実行し、データセンターコンピューティングに似たワークロードを統合するのに十分な強力さが必要です。システム開発者にとって、この独自の性能要件は、頑丈なエッジに共通するエンジニアリング上の障壁を浮き彫りにします。それは、環境的に厳しく、制御されていない、あるいは不安定な重工業環境で人工知能（AI）と機械学習をどのように促進するかという問題です。
導入されるシステムは、設計上、高性能と高信頼性の両方を備えている必要があります。ダウンタイムはコストがかかるだけでなく、製造ラインで高価な遅延や安全上の問題を引き起こす可能性もあります。
AIを活用した測定
検査自動化は、工場現場におけるリアルタイムデータの価値を示す製造の精密な側面です。製造されたコンポーネントを測定および検査するために使用される品質管理業務である測定は、より洗練されたビジョン技術で完璧にすることができます。完全に自動化されたインラインシステムは、すべてのコンポーネントを評価し、スループットを大幅に向上させることができます。これは、製造された製品のごく一部だけがバッチからサンプリングされる従来の検査プラットフォームとは対照的です。インラインまたはニアラインの測定システムは、不良品の市場への流入を減らす上で、はるかに優れた制御を提供します。
より高度なAI駆動型計測は、世界の製造業者向けに精密計測ソリューションを提供する大手プロバイダーの運用事例で説明できます。同社は、マルチセンサーアレイと専用の産業用GPUコンピューターを組み合わせました。その結果得られたシステムは、その主力ソリューションである新しい非接触計測プラットフォームを強化します。このプラットフォームは、従来の測定機よりも最大10倍速く製造部品を検査します。この次世代システムは、従来の計測機能からの顕著な違いを表し、製造業者が全体的な品質、効率、スループットを向上させることを可能にします。
計測について
工業用計測は、校正、試験、測定のための幅広い用途に適用されます。このプロセスは、製造ラインを下ってくるほぼすべての種類の部品に関連し、サブアセンブリやより小さなコンポーネントなど、その後重要なシステムに統合される製造製品の品質を認証します。計測は最終製品のミクロな測定を扱うため、業界は熟練した校正とより厳密なプロセス制御によって生産コストを大幅に削減できます。インライン計測は、速度と品質管理の結果を改善するだけでなく、廃棄物の削減に基づいて効率とROIを向上させます。
しかし、多くの大量生産システムでは、生産ラインの100%を検査するのではなく、部品をサンプリングしています。部品の特性、その複雑な形状と測定、そして積極的な生産ペースにより、100%検査は実現不可能です。サンプリングされた部品のみを測定して欠陥が見つかった場合、すでに多くの不良部品が生産ラインを通過している可能性が高いです。部品は通常、再加工することはできず、製造業者によって廃棄されます。
製造中の不適切な校正は企業に影響を与える可能性があります。企業は、熟練した校正とより厳密なプロセス管理により、生産コストを大幅に削減できます。(画像: Premio)
非接触計測がマシンビジョンを活用
我々の事例では、産業用オートメーションおよび計測ソリューションを提供するこのグローバルプロバイダーは、非接触計測法またはマシンビジョンベースのシステムに依存しています。これらの高度な技術は、迅速な測定を可能にし、ミクロン単位の複雑な寸法を管理します。製品はテストプロセス中に取り扱われたり（破壊されたり）しないため、フィクスチャや測定中に動きを避けるために個々の部品をしっかりと保持するプロセスは不要です。
その代わりに、このプラットフォームは、広範囲のセンサーとカメラで毎秒最大500個の部品をスキャンするだけで、複雑な部品を測定します。プローブと共焦点レンズは、欠陥の性質を判断するのに役立ち、このシステムは間もなく高速スキャン用にLiDARを追加する予定です。従来の三次元測定機（CMM）とは対照的に、同社の自動計測プラットフォームは、高度なビジョンとマルチセンサー技術を独自に採用しています。毎秒数百万のデータポイントが取得され、複数のファセットを持つ複雑な形状がミクロン（100万分の1メートル）単位で分析されます。
同社は、PremioのVCO-6020-1050Ti GPUベースの産業用コンピューターを、システムの中央演算処理装置としてマシンビジョン機能と共に使用しています。複数の測定値が同時に提供され、強力なGPUによって処理され、すべてのデータポイントを分析し、リアルタイムで結果をコンパイルします。システムの産業用GPUと連携して、計測会社の独自のソフトウェアがデータポイントを結合し、データを1つの場所に統合します。
Premioの堅牢なエッジソリューションは、NVIDIAのGeForce GTX 1050 Tiを統合し、ビジョンおよびセンサーのワークロードを効率的に並列処理します。GTX 1050 Tiは、NVIDIAのPascalアーキテクチャを特徴とし、768個のCUDAコアと4GBのGDDR5メモリを搭載しており、製造ラインの品質管理業務に不可欠な高精度測定を可能にします。アクセラレーション処理には、グラフィック画像の高速処理、色、光沢、質感などの表面仕上げを微視的なレベルで測定することが含まれます。
自動化による付加価値
計測は、製造ラインから出てくるあらゆる製品にとって重要なプロセスですが、製品によっては他の製品よりも許容誤差が少ないものもあります。例えば、人体に埋め込まれる医療機器は、100%検査の要件が課されています。
AIを活用した計測は、家電製品メーカーにも100%検査の選択肢をもたらしました。これは高価な消費者向けデバイスに理想的であり、以前は測定できなかった要素を検査および測定する能力も向上させました。現在では、最大400～500の重要な寸法を数秒で測定でき、従来の計測操作では考えられなかったことです。
すべてを繋ぐ
測定科学は、家電製品から埋め込み型心臓弁に至るまで、製品製造において重要な役割を果たしています。より高度で自動化された機能により、業界のリーダーは、より多くの重要なデバイスに対して、複雑で長年の測定要件を解決できます。
デバイスが接続されるほど、データの価値は高まります。従来のシステムは、データを記録・処理できる新しいデバイスと共存することが多く、製造インフラの更新が必要になります。ここにAIを活用した計測が参入します。高性能コンピューティングシステム、高度なビジョンおよび照明技術、IoT接続の交差点において、製造環境の最前線に立っています。
データは収集され、分析され、リアルタイムで製造システムにフィードバックされ、重工業生産環境におけるよりインテリジェントな意思決定をシームレスに推進します。これは、工場の現場を再定義し、より深いレベルのデータを活用し、長期的な競争力のある価値のために実用的なものにするインフラの変革です。
著者について
Premio Inc.のプロダクトマーケティングディレクターとして、ダスティン・シートゥーは、ハードウェアエンジニアリング、製造、産業用モノのインターネット（IIoT）デバイス、x86組み込み、およびエッジコンピューティングソリューションの展開に焦点を当てた業界向けの技術的なプロダクトマーケティングイニシアチブを作成しています。ダスティンとはLinkedInまたはdustin.seetoo@premioinc.comで繋がることができます。