Utilizzo di software di deep learning per l'analisi dei contaminanti

Analisi dei contaminanti

L'analisi dei contaminanti è un segmento cruciale del flusso di lavoro di produzione, sia che si stia conducendo un'assicurazione di qualità o un controllo di qualità (QA/QC). Se vengono rilevati difetti o contaminanti nei prodotti finiti, ciò può indicare irregolarità di processo potenzialmente pericolose che potrebbero rivelarsi dannose per i consumatori se non corrette. Ciò vale per tutti i settori della produzione, dai materiali da costruzione fino ai prodotti farmaceutici.

La sfida nel moderno QA/QC è che l’ambiente produttivo è sempre più guidato da severi requisiti di efficienza in nome della produttività. Garantire la qualità del prodotto spesso è contrario all'ottimizzazione dei profitti, il che significa che l'analisi dei contaminanti deve essere eseguita in modo rapido ed efficace.

L’automazione e l’integrazione digitale sono fondamentali per la spinta verso una maggiore produttività negli ambienti produttivi. Il concetto di automazione della produzione ricorda tipicamente i bracci robotici delle catene di montaggio, ma i produttori sono altrettanto interessati a soluzioni software che accelerano i processi critici lungo tutta la catena di produzione. L’apprendimento profondo è su tale soluzione.

Cos'è l'apprendimento profondo?

Il deep learning è un sottoinsieme dell’apprendimento automatico basato su grandi reti neurali modellate liberamente sul cervello umano. Si tratta di un concetto complesso basato sull'apprendimento di funzionalità gerarchiche utilizzando esempi di formazione etichettati manualmente. Una rete neurale è composta da migliaia di nodi di processi interconnessi e organizzati in strati. Le prime reti erano limitate a profondità di pochi strati, ma le moderne reti neurali possono estendersi fino a 50 profondità.

Lo scopo del deep learning è insegnare al software come riconoscere le caratteristiche di interesse a più livelli di astrazione. La semplice analisi algoritmica delle immagini include un software pass/fail che rileva quando una parte si è discostata dalle specifiche definite dall'utente. Ma ciò dipende dall’intervento umano e dalla definizione iniziale di limiti prefissati.

I software di deep learning sono sempre più focalizzati sull’apprendimento di funzioni complesse e sulla mappatura automatica degli input in output basandosi esclusivamente sui dati derivati dal sistema. Inserito nel contesto dell’analisi dei contaminanti, il software di deep learning impara come rilevare i difetti eseguendo algoritmicamente una gerarchia di concetti semplici interspaziati attraverso la rete neurale. Ma come può questo contribuire a migliorare l’efficienza dei processi?

Analisi dei contaminanti con MIPAR

In MIPAR siamo specializzati nello sviluppo di soluzioni software personalizzate per l'analisi delle immagini basate su algoritmi proprietari. Abbiamo fornito una soluzione unica per l'analisi dei contaminanti a un produttore di carte da filtro. Il prodotto è andato oltre i semplici output binari, fornendo una classificazione completa, un conteggio, una misurazione delle dimensioni e della forma dei contaminanti con eccezionale affidabilità. Ciò fornisce un livello di precisione impossibile da ottenere a produttività elevate utilizzando protocolli di ispezione standard. Consente agli utenti di massimizzare i profitti e ridurre al minimo le potenziali non conformità, riducendo il rischio di costosi richiami di prodotti e garantendo coerenza da lotto a lotto.