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प्लास्टिक पुर्ज़ों की जाँच: कैमरा + लेज़र + एआई (YOLO)
एक आजमाई हुई औद्योगिक संरचना, जिसमें हर हिस्सा अपना काम करता है।
लेज़र + कैमरा — ज्यामिति की माप
लेज़र त्रिकोणमिति: लेज़र पुर्ज़े पर एक रेखा (प्रोफ़ाइल) डालता है, कैमरा उसे ज्ञात कोण से लेता है। परावर्तित रेखा की वक्रता से तंत्र हर बिंदु की ऊँचाई और आकार निकालता है। पुर्ज़ा लेज़र रेखा के नीचे से गुज़रते हुए पूरा 3D प्रोफ़ाइल बना देता है। यह माप-विज्ञान है — नाप, टेढ़ापन और सिंक मार्क की जाँच।
कैमरा + YOLO — दोषों की खोज
YOLO (You Only Look Once) 2D छवि में वस्तु पहचानने वाला न्यूरल नेटवर्क है। इसे बाहरी दोष पहचानना सिखाया जाता है — खरोंच, दरार, मिलावट, कम भराव, गड़, धब्बे — और वास्तविक समय में उन्हें घेरना। यह वर्गीकरण और पहचान है, माप नहीं।
पारदर्शी और चमकदार पुर्ज़ों पर प्रकाशिकी
त्रिकोणमिति सतह से किरण के परावर्तन पर टिकी है। पारदर्शी, चमकदार और बहुत गहरे प्लास्टिक में प्रकाश का कुछ भाग सामग्री के भीतर जाकर अपवर्तित होता है, जिससे आँकड़ों में झूठे परावर्तन और शोर आ जाते हैं। ऐसी सतहों को तैयारी चाहिए — मैटिंग स्प्रे, विशेष प्रकाश या दूसरा कोण।
जिन पारदर्शी पुर्ज़ों (लेंस, प्रकाशिकी, पारदर्शी खोल) में अपवर्तन को जानबूझकर हिसाब में लेना होता है, वहाँ अलग तरीके काम आते हैं — डिफ्लेक्टोमेट्री और श्लीरन छायांकन।
न्यूरल नेटवर्क इस बीच कैमरे से मिली छवि पर काम करता है, प्रकाश की प्रकृति चाहे जो हो: वह पिक्सेलों में दोष के पैटर्न ढूँढ़ता है, परावर्तन या अपवर्तन का भौतिकी विश्लेषण नहीं करता।
लाइन पर यह कैसे जुड़ता है
पुर्ज़ा कन्वेयर पर चलता है। लेज़र प्रोफ़ाइलोमीटर 3D ज्यामिति लेता है और नापों को मानक से मिलाता है। साथ-साथ अलग-अलग रोशनी (सामने, बगल, पीछे) वाले औद्योगिक कैमरे सतह लेते हैं, और पहचान मॉडल वास्तविक समय में बाहरी दोष ढूँढ़ता है। दोनों धाराओं के परिणाम मिलाए जाते हैं: पुर्ज़ा तभी पास होता है जब ज्यामिति और रूप, दोनों ठीक हों। दोषी माल अपने आप लाइन से हटा दिया जाता है।
