Narzędzie ViDi EL Anomaly Detect wykorzystuje technologię Edge Learning do identyfikacji nieprawidłowości na produktach i komponentach. Jest to rozwiązanie idealne w sytuacjach, gdy trudno jest przewidzieć wszystkie możliwe rodzaje wad (pęknięcia, zadrapania, zabrudzenia), a dysponujemy dużą liczbą przykładów produktów prawidłowych.
Narzędzie Anomaly Detect oferuje dwa podejścia do konfiguracji, dopasowane do stopnia skomplikowania aplikacji:
EasyBuilder: Intuicyjny proces, w którym po prostu „pokazujesz” kamerze dobre sztuki. Idealny do szybkich testów typu OK/NG (Dobry/Zły).
Spreadsheet: Zaawansowane środowisko pozwalające na głęboką analizę obrazu. Umożliwia precyzyjne mapowanie błędów, wyznaczanie dynamicznych progów czułości oraz integrację z innymi narzędziami wizyjnymi w celu wieloetapowej kontroli jakości.
Konfiguracja funkcji ViDiELAnomaly w arkuszu kalkulacyjnym In-Sight pozwala na bardzo dokładne nastrojenie systemu:
Ustawienie Regionu (Region): Określ obszar, w którym narzędzie ma szukać anomalii. Możesz zastosować maskowanie, aby wykluczyć obszary, które naturalnie charakteryzują się dużą zmiennością i nie powinny być analizowane.
Wyświetlanie obrazu (lub: Ekran podglądu obrazu)
Kontrolki etykietowania próbek (lub: Narzędzia do oznaczania próbek)
Predykcje narzędzia (lub: Przewidywania narzędzia)
Lista właściwości funkcji
Obrazy próbne oznaczone do treningu (lub: Próbki szkoleniowe z etykietami)
Ustawienia narzędzia
Tryb Treningu (Training Mode):
Tylko na próbkach „dobrych” : najszybsza metoda – trenujesz narzędzie wyłącznie na obrazach oznaczonych jako „Good”. Każde znaczące odstępstwo zostanie uznane za anomalię.
Zarówno na „dobrych” jak i „złych” : Pozwala na douczenie narzędzia poprzez pokazanie mu również przykładów wad („Bad”). Dzięki temu system lepiej rozumie różnicę między naturalną teksturą materiału a rzeczywistym defektem.
Parametr Czułości (Sensitivity): W Spreadsheet masz dostęp do suwaka czułości, który decyduje, jak duże musi być odstępstwo od normy, by wygenerować alarm. Pozwala to na idealne zbalansowanie systemu – tak, aby nie odrzucał dobrych sztuk przy zachowaniu wykrywalności wad.
Analiza Mapy Ciepła (Heatmap): Narzędzie generuje wizualną nakładkę (Heatmap), która kolorami wskazuje dokładne miejsce wystąpienia anomalii. W Spreadsheet możesz pobrać współrzędne najsilniejszego defektu i wykorzystać je do dalszej analizy lub sterowania robotem odrzucającym.
Wynik Pewności (Anomaly Score): Funkcja zwraca wartość liczbową określającą „poziom anomalii”. Na tej podstawie w arkuszu możesz stworzyć własne warunki logiczne, np. akceptację produktu tylko wtedy, gdy wynik jest poniżej określonego progu przez X kolejnych cykli.
Proces konfiguracji został opisany w oparciu od dokumentację firmy Cognex załączoną do oprogramowania InSight Vision Suite.