Platform over productie- en procesautomatisering
Industriële automatisering gaat met rasse schreden vooruit. Een van de technologieën die daarin een cruciale rol spelen de laatste jaren zijn systemen voor machinevisie. Zij maken gebruik van camera’s, sensoren en gesofisticeerde algoritmes om beelden uit industriële omgevingen te capteren, analyseren en beoordelen, wat de eindgebruiker bijzondere voordelen oplevert op het vlak van een verbeterde nauwkeurigheid, efficiëntie en output. Dat de technologie een stuk performanter en tegelijk betaalbaarder geworden is, heeft alles te maken met doorbraken in andere technologieën.
Een van de gebieden waarin artificiële intelligentie zich vandaag al echt bewijst als een gamechanger is machinevisie. Samen met deep learning methodologieën stelt artificiële intelligentie machines in staat om kennis te vergaren uit data en de prestaties autonoom bij te schaven, zonder de nood aan menselijke ondersteuning. Dat heeft geleid tot de ontwikkeling van meer geavanceerde oplossingen in machinevisie, met de capaciteit om beelden met meer nauwkeurigheid en aan een hoger tempo te identificeren en te beoordelen. Zo helpen ze machines om beter productdefecten op te sporen, voorraden te beheren en kwaliteitsprocedures te overzien.
5G staat voor de vijfde iteratie in draadloze communicatietechnologie en zorgt voor snellere datatransfers, lagere latency en verhoogde capaciteit. De combinatie van machinevisie met 5G maakt de directe uitwisseling mogelijk van substantiële volumes aan data, waardoor snellere beslissingen en reactietijden mogelijk worden. Een cruciale evolutie in industriële automatisering, waarmee de basis gelegd wordt voor efficiëntere productie. Een evolutie die geen toekomstmuziek meer is, maar al realiteit in bijvoorbeeld de automobielindustrie. Hogeresolutiebeelden waken daar over kwaliteitscontrole in real-time.
Ook het soort beelden dat machinevisie kan verwerken verandert. Hyperspectrale beeldvorming, bijvoorbeeld, capteert beelden bij verschillende golflengtes, voor een uitgebreide spectrale evaluatie. Een methode die aan belang wint in industriële automatisering om productdefecten en -anomalieën met meer nauwkeurigheid te detecteren. De beeldvorming evolueert tevens richting 3D voor bepaalde toepassingen en meer uitgebreide analyse voor kwaliteitscontrole, validatie van assemblages en objectidentificatie. Weer in de automobielindustrie legt het nu al de vorm en afmetingen van componenten tegen de vooropgestelde specificaties.
Machinevisie speelt zich steeds meer af in de cloud. Door de data daar op te slaan en te verwerken, kunnen gebruikers wereldwijd toegang krijgen tot de informatie. Wie beelden vanuit verschillende sites wereldwijd kan samenbrengen en benchmarken, kan hieruit enorme voordelen halen. Tegelijkertijd drukt het de kosten, aangezien er geen dure on-site hardware meer nodig is.
Een aandachtspunt wordt dan wel de cyberveiligheid van machinevisiesystemen. Door de steeds uitgebreidere interconnectiviteit en integratie in industriële automatisering, groeit ook de kans op cyberaanvallen die de betrouwbaarheid en nauwkeurigheid van de toepassing in het gedrang kunnen brengen. Klassieke beveiligingslagen, zoals encryptie en firewalls, kunnen ook rond deze systemen geplaatst worden ter bescherming.
Door de Covid19-pandemie wordt er in industriële automatisering meer gekeken naar monitoring en controle vanop afstand. Systemen voor machinevisie spelen daarin een cruciale rol. Ze maken het immers mogelijk om zonder menselijke tussenkomst productieprocessen te overzien en de operationele efficiëntie te verhogen.
De combinatie van al deze technologieën in nieuwe oplossingen voor machinevisie maakt dit tot een bijzonder interessant domein in industriële automatisering. Naarmate bedrijven de lat steeds hoger leggen op vlak van efficiëntie, kostbeheersing en productkwaliteit, zal machinevisie naar boven komen als een essentieel instrument om deze ambities waar te maken. ■
Louwers Mediagroep
Domein de Herten
Hertsbergsestraat 4
8020 Oostkamp, België
© 1987 - 2025 Louwersmediagroep.
