تطوير برمجيات الكشف عن العيوب في ملصقات البولي يوريثان

التحدي

بعد أن واجه العميل صعوبات في ضمان جودة منتجاته من ملصقات البولي يوريثان {polyurethane (PU) film}، زوَّد خطوط التصنيع لديه بكاميرات الفحص البصري. ومع ذلك، لتحديث عملية مراقبة الجودة بالكامل، كان العميل يحتاج إلى تطوير برمجيات مُخصصة لتحليل لقطات الكاميرات في الوقت الفعلي والكشف عن العيوب في الملصقات وتقديم تقارير عن جودتها.

الحل

طوَّرت ساينس سوفت تطبيقًا للتعرف على الصور يعمل بنظام التشغيل ويندوز (Windows). ويستخدم هذا التطبيق خوارزميات تعلُّم الآلة والرؤية الحاسوبية للكشف عن العيوب في الملصقات وتقديم تقارير فورية عن النتائج لمستخدمي التطبيق.

بمجرد تشغيله، يعالج التطبيق صورة فردية أو مجموعة من الصور ويحللها. واستخدم علماء البيانات في ساينس سوفت مكتبة OpenCV البرمجية كأساس للتحليل، واستعانوا بطريقة cv.findContours() لتحديد مناطق مثل: الخلفية والمناطق التالفة والمناطق الفارغة. كما استخدموا طريقة OpenCv Contorrea() لحساب نسبة منطقة العيوب.

يُجمِّع التطبيق البكسلات «التالفة» في الشقوق، ويحسب الطول والعرض لكل عيب، كما يحسب عدد العيوب في كل صورة. ويتيح التطبيق إنشاء تقارير إحصائية يمكن تحويلها إلى ملفات إكسل (Excel) تعكس الاتجاهات الشائعة في أنماط العيوب مع مرور الوقت.

النتائج

أصبح لدى العميل تطبيقٌ يعمل على سطح المكتب مَكَّنه من الكشف الفوري عن العيوب في ملصقات البولي يوريثان في أثناء عملية إنتاجها، واتخاذ قرارات مبنية على المعلومات بشأن عملية الإنتاج، وتحسين جودة الإنتاج. في المستقبل، يستطيع العميل دمج التطبيق مع نظام تنفيذ التصنيع (MES) لديه، مما يسمح بتحديد الأسباب الجذرية للعيوب وتقديم توصيات بشأن تحسين جودة المنتج.

التقنيات والأدوات

PyQt, OpenCV, Matplotlib, Scikit-Learn, TensorFlow.