Inteligentna produkcja / Smart ProductionInspekcja spoin
z AI

Jak AI otwiera nowe perspektywy w przemysłowej kontroli jakości

Dotychczasowe procedury kontrolne działają na podstawie stałych reguł: cecha jest wykrywana lub mierzona, porównywana z wartościami granicznymi i automatycznie oceniana. To sprawdza się w przypadku wyraźnych, geometrycznych odchyłek. Systemy oparte na regułach zawodzą jednak, gdy brakuje jednoznaczności: dla algorytmu mierzącego bazującego na wartościach szarości, rozróżnienie odprysku od powierzchni spoiny na skomplikowanej powierzchni może nie być oczywiste. Na przykład tradycyjne metody mogą zinterpretować zacienienie jako dziurę. Skutek: wysoki współczynnik fałszywych błędów, zbyt dużo ręcznych poprawek, rosnący nakład pracy. W tej sytuacji AI otwiera nowe możliwości i pole manewru. Jednak wdrożenie tej technologii musi być rozumiane całościowo – technicznie, organizacyjnie i prawnie.

Sztuczna inteligencja w kontroli spoin przynosi korzyści dokładnie tam, gdzie klasyczne systemy dochodzą do barier: przy wykrywaniu i klasyfikacji skomplikowanych, nieliniowych nieregularności oraz przy niezawodnym rozróżnianiu istotnych odchyleń w ramach dopuszczalnych wariacji.

Automatyczne wykrywanie spoin za pomocą AI

Jednym z głównych obszarów zastosowania jest automatyczne wykrywanie spoiny. W praktyce oznacza to: AI identyfikuje na podstawie cech geometrycznych i wartości szarości, gdzie zaczyna się spoina, jaki ma przebieg i gdzie kończy się obszar kontrolowany. Ta umiejętność jest kluczowa dla prawidłowego ustawienia punktu kontroli – niezależnie od pozycji elementu, stanu powierzchni czy wahań procesu.

Redukcja kosztownych błędów dzięki AI

Inną zaletą jest redukcja kosztownych fałszywych błędów. AI poprawia rozdzielczość klasyfikacji – czyli zdolność niezawodnego wykrywania prawdziwych błędów i jednoczesnego ignorowania cech niekrytycznych. To zmniejsza liczbę poprawek i zwiększa pewność kontroli.

Dlaczego AI nie będzie jedynym rozwiązaniem w technice pomiarowej

Mimo rozszerzonych możliwości, AI w przemysłowej kontroli jakości nie zastępuje klasycznej techniki pomiarowej. Różnica tkwi w podejściu: podczas gdy tradycyjne systemy generują dyskretne, jednoznacznie mierzalne wartości – np. szerokość spoiny w milimetrach czy głębokość wgięcia w określonych tolerancjach – AI działa na podstawie prawdopodobieństw. Nie powie: „Ta spoina ma dokładnie 20,2 mm szerokości.” Powie: „Z dużym prawdopodobieństwem struktura spoiny mieści się w znanym wzorcu.”

To jednak nie wystarcza w wielu normatywnych procesach inspekcyjnych. Wynik musi być jednoznaczny, gdy elementy są odbierane, dokumentowane lub poddawane audytowi zgodnie z normami przemysłowymi. W takich przypadkach prawdopodobieństwo nie jest wystarczające – pomiar musi być jednoznaczny, weryfikowalny i wiarygodny.

To nie tylko zagadnienie techniczne, ale również regulacyjne. Takie standardy jak normy DIN lub zakładowe normy producentów samochodów definiują parametry kontroli, tolerancje i wartości graniczne bardzo precyzyjnie. Systemy nieoferujące weryfikowalnych wartości nie są obecnie uznawane za samodzielne narzędzia pomiarowe.

W kontekście odpowiedzialności za produkt to rozróżnienie również jest istotne. Ostateczna decyzja należy do nadrzędnego systemu kontroli lub odpowiedzialnej osoby. Podkreśla to ramy prawne, w których mogą być obecnie wdrażane systemy AI – i ich ograniczenia. Jest jasne: AI poszerza strategie inspekcyjne. Ale nie zastępuje istniejących obowiązków kontrolnych – ani technicznie, ani prawnie.

Jak VITRONIC wdraża AI w VIRO WSI już dziś

System VIRO WSI firmy VITRONIC pokazuje, w jaki sposób AI już dziś może być wykorzystywana w produkcji seryjnej – bez konfliktów z przepisami i z wyraźnymi korzyściami dla zapewnienia jakości. System łączy laserowe czujniki 3D z AI-wspieraną analizą obrazu i został opracowany specjalnie do kontroli spoin w produkcji karoserii. Kluczowe są dwie funkcje: automatyczne wykrywanie spoiny i klasyfikacja złożonych nieregularności.

Spoina odnajdywana jest na podstawie cech geometrycznych. System wykrywa, gdzie spaw zaczyna się, przebiega i kończy – nawet przy zmiennych elementach, zmiennej pozycji lub innych powierzchniach. Eliminuje to konieczność ręcznego definiowania obszarów badania, a lokalizacja jest odporniejsza na odchylenia produkcyjne.

Do wykrywania błędów VIRO WSI wykorzystuje kombinację informacji o wartościach szarości i wysokościach. W odróżnieniu od wielu komercyjnych rozwiązań system analizuje nie tylko obraz dwuwymiarowy, lecz także strukturę głębi powierzchni. Zwiększa to skuteczność klasyfikacji: dziury i pory można niezawodnie odróżnić od zabrudzeń, odpryski rozpoznać jako oddzielne cechy, a zagłębienia spoiny odpowiednio ocenić. W zależności od techniki spawania i zastosowanego czujnika wykrywane są błędy już od 0,1 mm. Analiza prowadzona jest w czasie rzeczywistym bezpośrednio na linii. Właśnie tam, gdzie kluczowa jest czysta ocena obrazu spoiny – np. by ograniczyć dalsze szlifowanie, oczyszczanie lub poprawki – efekty są szczególnie widoczne.

AI nie działa autonomicznie. Jest zintegrowana z klasycznym systemem kontroli i dostarcza zweryfikowane, śledzone wyniki. Wszystkie wykrycia są dokumentowane, przypadki graniczne mogą być weryfikowane manualnie. Dzięki temu VIRO WSI spełnia wymagania rozwiązań zgodnych z obowiązującymi normami i standardami zakładowymi. VITRONIC celowo rezygnuje z wykorzystania wyspecjalizowanych komputerów dużej mocy. System pracuje na przemysłowym standardowym sprzęcie i może być bez przeszkód zintegrowany z istniejącymi liniami produkcyjnymi.

Jak będzie się rozwijać technika pomiarowa z AI w najbliższej przyszłości?

Obecnie systemy probabilistyczne w wielu normach nie są przewidziane lub podlegają rygorystycznym analizom zdolności. Większość przemysłowych standardów kontroli wymaga dyskretnych, jednoznacznie mierzalnych wyników – czyli dokładnie tego, czego AI dziś nie jest w stanie zapewnić. Dlatego AI pozostanie, przynajmniej w średniej perspektywie, technologią wspierającą. Jednak presja na rozwój regulacji i norm rośnie. Coraz więcej firm wdraża procesy oparte na danych, zarówno w produkcji, jak i zapewnieniu jakości. Wraz ze wzrostem ilości danych potrzebne są narzędzia zdolne do wydajnej i niezawodnej analizy.

AI zmienia podejście do kontroli jakości spoin – nie rewolucyjnie, lecz ewolucyjnie. Systemy takie jak VIRO WSI pokazują, jak inteligentną analizę obrazu można połączyć z istniejącymi procedurami inspekcyjnymi bez naruszania norm i ryzyka odpowiedzialności. Wdrożenie AI nie prowadzi do pełnej automatyzacji, lecz do ukierunkowanego wsparcia – tam, gdzie klasyczne systemy okazują się zbyt sztywne, podatne na błędy lub nieelastyczne.