Apa itu AI defect detection dan bedanya dengan machine vision biasa?
AI defect detection menggunakan teknologi deep learning untuk mendeteksi cacat produk secara otomatis. Berbeda dengan machine vision tradisional yang menggunakan aturan statis (threshold, pattern matching), AI dapat belajar dari data gambar dan mendeteksi variasi cacat yang kompleks, tidak terduga, atau sulit didefinisikan dengan aturan tetap. AI juga lebih tahan terhadap variasi pencahayaan, posisi, dan jenis cacat.
Jenis cacat apa yang bisa dideteksi dengan AI vision Hikrobot?
AI vision Hikrobot dapat mendeteksi berbagai jenis cacat: Surface defect (goresan, penyok, lubang, noda, korosi), Assembly defect (komponen hilang, salah posisi, polaritas terbalik), Dimensional defect (ukuran tidak sesuai, deformasi), Color defect (warna tidak sesuai, fading), serta Anomaly detection (cacat tidak terduga). Cocok untuk industri otomotif, elektronik, F&B, farmasi, dan logistik.
Apakah perlu data training yang banyak untuk implementasi AI defect detection?
Ya, AI membutuhkan data gambar untuk training. Namun Hikrobot menyediakan pre-trained model untuk aplikasi umum sehingga dapat langsung digunakan. Untuk aplikasi spesifik, diperlukan 100-1000 gambar OK (produk bagus) dan NG (produk cacat). Tim BSM dapat membantu proses data collection, labeling, training, dan deployment model AI sesuai kebutuhan aplikasi Anda.
Berapa kecepatan inspeksi AI defect detection?
Kecepatan AI defect detection tergantung pada resolusi gambar dan kompleksitas model. Dengan hardware yang tepat (AI camera atau vision controller Hikrobot), AI dapat berjalan 30-200 FPS atau kecepatan conveyor 1-5 meter per detik. Untuk aplikasi high-speed (>200 FPS), dapat digunakan kombinasi AI untuk sampling atau pre-filtering dengan rule-based vision.
Apakah AI defect detection bisa diintegrasikan ke sistem produksi existing?
Ya. Hikrobot AI vision system mendukung integrasi dengan PLC, HMI, MES, ERP melalui protokol TCP/IP, Modbus, Profinet, EtherNet/IP, dan digital I/O. Hasil inspeksi (OK/NG, jenis cacat, confidence score, gambar) dapat dikirim ke database, dashboard monitoring, atau sistem traceability untuk tindakan lanjutan seperti reject otomatis atau alarm.
Apa saja yang perlu disiapkan sebelum implementasi AI defect detection?
Yang perlu disiapkan: 1) Sample produk OK dan NG (minimal 50-100 gambar per jenis cacat), 2) Spesifikasi line produksi (kecepatan conveyor, posisi kamera, pencahayaan), 3) Target deteksi (jenis cacat, akurasi, toleransi), 4) Output yang diinginkan (reject, alarm, data ke database). Tim BSM akan melakukan site survey, sample test, dan memberikan rekomendasi solusi terbaik.