Verwendung von Deep-Learning-Software zur Schadstoffanalyse

Schadstoffanalyse

Die Kontaminationsanalyse ist ein entscheidender Abschnitt des Herstellungsablaufs, unabhängig davon, ob Sie Qualitätssicherung oder Qualitätskontrolle (QA/QC) durchführen. Wenn in Ihren Endprodukten Mängel oder Verunreinigungen festgestellt werden, kann dies auf potenziell gefährliche Prozessunregelmäßigkeiten hinweisen, die sich für Verbraucher als schädlich erweisen könnten, wenn sie nicht behoben werden. Dies gilt für alle Bereiche der Fertigung, von Baustoffen bis hin zu Pharmazeutika.

Die Herausforderung bei der modernen Qualitätssicherung/Qualitätssicherung besteht darin, dass die Fertigungsumgebung im Namen der Produktivität zunehmend von strengen Effizienzanforderungen bestimmt wird. Die Gewährleistung der Produktqualität steht oft im Widerspruch zur Verbesserung des Geschäftsergebnisses. Deshalb muss die Schadstoffanalyse schnell und effektiv durchgeführt werden.

Automatisierung und digitale Integration sind von zentraler Bedeutung für das Streben nach höherer Produktivität in Fertigungsumgebungen. Das Konzept der Produktionsautomatisierung erinnert normalerweise an Roboterarme von Montagelinien, aber Hersteller sind ebenso an Softwarelösungen interessiert, die kritische Prozesse in der gesamten Fertigungspipeline beschleunigen. Deep Learning ist eine solche Lösung.

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, die auf großen neuronalen Netzen basiert, die lose dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind. Es handelt sich um ein komplexes Konzept, das auf dem hierarchischen Feature-Lernen anhand handbeschrifteter Trainingsbeispiele basiert. Ein neuronales Netz besteht aus Tausenden miteinander verbundenen Prozessknoten, die in Schichten organisiert sind. Frühe Netzwerke waren auf Tiefen von nur wenigen Schichten beschränkt, moderne neuronale Netze können jedoch bis zu Tiefen von bis zu 50 Schichten reichen.

Das Ziel von Deep Learning besteht darin, Software beizubringen, interessante Merkmale auf mehreren Abstraktionsebenen zu erkennen. Zur einfachen algorithmischen Bildanalyse gehört eine Pass/Fail-Software, die erkennt, wenn ein Teil von benutzerdefinierten Spezifikationen abweicht. Dies ist jedoch auf menschliches Eingreifen und die anfängliche Festlegung festgelegter Grenzen angewiesen.

Deep-Learning-Software konzentriert sich zunehmend auf das Erlernen komplexer Funktionen und die automatische Zuordnung von Eingaben zu Ausgaben, die ausschließlich auf vom System abgeleiteten Daten basieren. Im Kontext der Schadstoffanalyse lernt Deep-Learning-Software, wie man Fehler erkennt, indem sie algorithmisch eine Hierarchie einfacher Konzepte durchläuft, die im gesamten neuronalen Netz verteilt sind. Aber wie kann dies dazu beitragen, die Prozesseffizienz zu steigern?

Schadstoffanalyse mit MIPAR

Bei MIPAR sind wir auf die Entwicklung maßgeschneiderter Softwarelösungen für die Bildanalyse spezialisiert, die auf proprietären Algorithmen basieren. Wir haben einem Hersteller von Filterpapieren eine einzigartige Lösung zur Schadstoffanalyse geliefert. Das Produkt ging über einfache binäre Ausgänge hinaus und lieferte eine vollständige Klassifizierung, Anzahl, Größenmessung und Form von Verunreinigungen mit außergewöhnlicher Zuverlässigkeit. Dadurch wird ein Maß an Präzision erreicht, das bei hohen Durchsätzen mit Standard-Inspektionsprotokollen nicht zu erreichen ist. Es ermöglicht Benutzern, ihre Gewinne zu maximieren und potenzielle Verstöße zu minimieren, wodurch das Risiko kostspieliger Produktrückrufe verringert und eine Konsistenz von Charge zu Charge sichergestellt wird.