Sztuczna inteligencja w badaniach, edukacji i przemyśleWykorzystanie sztucznej inteligencji w przemyśle, edukacji i badaniach nabiera coraz większego znaczenia. Qualitätssicherung mit KI firmy fischertechnik jest idealny do praktycznej wizualizacji tego złożonego tematu. Trwałe doświadczenie edukacyjne powstaje dzięki połączeniu teorii i praktyki.Symulacja zapewnienia jakości przy pomocy sztucznej inteligencji z fischertechnikWykorzystanie sztucznej inteligencji w kontroli jakości niesie ze sobą wiele korzyści, które są już wykorzystywane np. w branży motoryzacyjne. Procesy mogą zostać skrócone, ilość błędów i koszty zminimalizowane, a ocena jakości pracy ustandaryzowana. System sortowania fischertechnik jest dostarczany z przedmiotami wykonanymi w trzech różnych kolorach. Przedmioty te są wyposażone w trzy funkcje przetwarzania i różne wzorce błędów. Przedmioty obrabiane są skanowane przez kamerę i klasyfikowane przy pomocy wyszkolonej sztucznej inteligencji. W zależności od koloru, cechy i wzorca błędów, przedmioty obrabiane są, a następnie sortowane przez sztuczną inteligencję na podstawie ich cech jakościowych. Zastosowana sztuczna inteligencja jest realizowana za pomocą uczenia maszynowego w Tensorflow, w którym sztuczna sieć neuronowa została wytrenowana z danymi obrazu. Nauczona sztuczna inteligencja działa na kontrolerze fischertechnik TXT 4.0. Sterowanie działaniem modelu realizowane jest w środowisku programistycznym ROBO Pro Coding oraz w języku Python.Twórz własne aplikacje AIJeśli chcesz pójść o krok dalej, masz możliwość generowania własnych aplikacji AI. Szkolenie odbywa się w języku Python, którego przyswojenie ułatwiono poprzez przedstawienie odpowiedniego przykładowego projektu.Modelowa budowa linii sortowniczej z AISystem sortowania detali w 3 kolorach (biały, czerwony, niebieski), z 3 charakterystykami obróbki (otwór, wycięcie, otwór + wycięcie) oraz różnymi schematami błędów (nieokrągły otwór, brak otworu, cięcie - całkowicie lub częściowo brakujące, pęknięcia w przedmiocie obrabianym). Te charakterystyki przetwarzania i błędów są symulowane za pomocą odpowiednich etykiet samoprzylepnych na przedmiotach obrabianych. Przedmioty obrabiane są skanowane przez kamerę i klasyfikowane przy pomocy wyszkolonej sztucznej inteligencji. Przedmioty obrabiane są następnie sortowane na 4 różne kategorie według koloru, cech i wzorca błędów.
Charakterystyka
Kontroler TXT 4.0
Kamera USB
Silnik enkodera
Kompresor
4x Elektrozawór 3/2-drogowy
4x Cylinder pneumatyczny
5x Fototranzystor
5x Bariera świetlna LED
4x Dioda LED do oświetlenia pola kamery
24x Przedmiot obrabiany
Cechy produktu
Symulacja zapewnienia jakość poprzez wykorzystanie AI
Twórz własne aplikacje AI
Całkowicie skonfigurowany z przykładowymi programami
