Câmeras são implantadas em fábricas há mais de uma década. Por que, segundo Franz Tschimben, a inspeção visual automatizada ainda não se tornou o padrão mundial?
Essa pergunta motivou Tschimben e seus colegas a fundarem a Covision Quality, uma startup de software de inspeção visual baseada em AI que usa a tecnologia da NVIDIA para transformar a detecção de defeitos de fim de linha no setor de manufatura.
“A resposta simples é que esses sistemas são difíceis de dimensionar”, disse Tschimben, CEO da empresa com sede no norte da Itália. “Defeitos de materiais, como rebarbas, buracos ou arranhões, têm formas e cores geométricas variáveis que tornam a identificação complicada. Isso significava que os especialistas em controle de qualidade tinham que programar sistemas de inspeção manualmente para ajustar seus parâmetros de defeitos.”
O software da Covision permite que os usuários treinem modelos de AI para inspeção visual sem precisar codificar. Ele quadruplica a precisão para detecção de defeitos e reduz as taxas de falsos negativos em até 90% em comparação com os métodos tradicionais baseados em regras, de acordo com Tschimben.
O software conta com machine learning não supervisionado treinado em GPUs NVIDIA RTX A5000. Essa técnica permite que, em apenas uma hora, a AI ensine a si mesma com base em centenas de imagens de exemplo o que se qualifica como um defeito para um cliente específico. Ela remove a extensa rotulagem de milhares de imagens que geralmente são necessárias para um pipeline de aprendizado supervisionado.
A startup é membro do NVIDIA Metropolis, um ecossistema de parceiros centrado na AI de visão que inclui um pacote de kits de desenvolvimento de software acelerados por GPU, modelos pré-treinados e o Kit de Ferramentas TAO para turbinar uma variedade de aplicações de automação. A Covision também faz parte do NVIDIA Inception, um programa global gratuito que incentiva startups de ponta.
Em junho, a Covision foi escolhida por centenas de empresas emergentes como a vencedora do prêmio de startup na Automate, uma conferência emblemática sobre automação.
Redução da Detecção Incorreta de Itens Defeituosos
Na manufatura, a frequência em que os produtos são falsamente identificados como defeituosos é um indicador-chave da eficiência de um sistema de inspeção visual.
O software da Covision, que é independente de hardware, reduz essa frequência em até 90%, de acordo com Tschimben.
Quando um item passa por uma linha de produção, uma câmera captura uma imagem dele. Em seguida, o modelo de AI em tempo real da Covision o analisa. Por fim, ele envia as informações para uma interface de usuário simples que exibe frames de imagem: verde para peças boas e vermelho para as defeituosas.
Para a GKN Powder Metallurgy, uma produtora global de 13 milhões de peças metálicas todos os dias, as etapas acima podem ocorrer em até 200 milissegundos por peça, habilitadas pelo software da Covision e pelas GPUs NVIDIA implantadas na linha de produção.
De duas a seis câmeras geralmente inspecionam uma linha de produção em uma fábrica, disse Tschimben. Além disso, uma GPU NVIDIA A5000 on premise pode processar as imagens de quatro linhas de produção em tempo real.
“As GPUs NVIDIA são robustas e confiáveis”, acrescentou. “O SDK TensorRT e o kit de ferramentas CUDA permite que nossos desenvolvedores usem os recursos mais atuais para criar nossa plataforma, e o programa Metropolis nos ajuda com a estratégia go-to-market. A NVIDIA é uma solução completa para nós.”
Além disso, como membro do Inception, a Covision tem acesso a créditos gratuitos para os cursos do Deep Learning Institute da NVIDIA, que, segundo Tschimben, são “recursos práticos muito úteis” para que os engenheiros da empresa permaneçam atualizados sobre a tecnologia mais atual da NVIDIA.
Aumento da Eficiência e da Sustentabilidade na Produção Industrial
Além de identificar peças defeituosas em linhas de produção, o software da Covision oferece um painel de gerenciamento que exibe análises de dados baseadas em AI de melhorias na qualidade de saídas de um local de produção ao longo do tempo e muito mais.
“Ele pode mostrar, por exemplo, qual local entre todos que uma empresa tem pelo mundo está produzindo as melhores peças de metal com o maior tempo de atividade de produção ou qual linha de produção em uma fábrica precisa de atenção em um determinado momento”, disse Tschimben.
Esse recurso pode ajudar os gerentes a tomar decisões de alto nível para otimizar a eficiência da fábrica globalmente.
“Também há um fator de sustentabilidade”, disse Tschimben. “As empresas querem reduzir o desperdício. Nosso software reduz as ineficiências de produção, aumentando a sustentabilidade e tornando o trabalho mais simplificado.”
A redução das taxas de erros de detecção usando o software da Covision significa que as empresas podem produzir materiais com níveis mais altos de eficiência e lucratividade e, no fim, desperdiçar menos.
O software da Covision é implementado em locais de produção nos EUA e na Europa para clientes como Alupress Group e Aluflexpack, além da GKN Powder Metallurgy.
Saiba mais sobre o NVIDIA Metropolis e inscreva-se para participar do NVIDIA Inception.
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