Konenäön hyödyntäminen valmistavan metalliteollisuuden laadunhallinnassa

No Thumbnail Available

Files

URL

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Insinööritieteiden korkeakoulu | Bachelor's thesis
Electronic archive copy is available locally at the Harald Herlin Learning Centre. The staff of Aalto University has access to the electronic bachelor's theses by logging into Aaltodoc with their personal Aalto user ID. Read more about the availability of the bachelor's theses.

Date

2024-04-20

Department

Major/Subject

Kone- ja rakennustekniikka

Mcode

ENG3043

Degree programme

Insinööritieteiden kandidaattiohjelma

Language

fi

Pages

38

Series

Abstract

Konenäkö on havaitsevia antureita ja tietoteknisiä ratkaisuja hyödyntävä järjestelmä, jonka avulla pyritään havainnoimaan ja tulkitsemaan ympäristöä. Sen tekemä tulkinta voi liittyä muun muassa valmistusvirheiden tunnistamiseen ja tuotannon toiminnan mittaamiseen. Konenäön avulla voidaan parantaa laatua, tehokkuutta ja turvallisuutta. Tässä työssä käydään kirjallisuuskatsauksen muodossa läpi konenäön nykyistä kehitystä ja trendejä keskittyen metalliteollisuuden alalle ja laadunhallintaan. Lähteinä on käytetty enimmäkseen soveltuvien alojen perusteoksia ja tuoreita tieteellisiä artikkeleita koskien yksittäisiä sovelluksia sekä alalla vaikuttavia ilmiöitä. Merkittävä osa katsausta on yksittäisten sovellusten käyttämien menetelmien ja niillä saatujen tulosten käsittelyä, joiden avulla vertaillaan ja tuodaan konkretiaa muusta aineistosta ilmeneville aiheille. Työn tuloksena saatiin tunnistettua konenäköön vaikuttavia muutoksia kuten tekoälyn yleistyminen, kustannusten lasku ja käyttöönoton yksinkertaistuminen. Konenäköön liittyvä kehitys mahdollistaa entistä parempia sovelluksia, jotka tuovat uusia mahdollisuuksia laadunhallinnassa aloille, joissa ihmisten tekemä tarkkailu ja mittaaminen on ollut normi. Ympäröivän maailman muutoksissa konenäön merkitys on suuri esimerkiksi kasvattamassa tehokkuutta, laskemassa tuotannon kustannuksia, parantamassa laatua ja toimimassa osana teollisuuden alalla vaikuttavan Industry 4.0:n tavoitteita. Kehityksestä huolimatta konenäön alalla on edelleen haasteita esimerkiksi ympäristön vaikutuksiin liittyen, eivätkä syväoppimisen tuomat mahdollisuudet ole vielä ratkaisu kaikkiin alan haasteisiin. Rakenne työssä on järjestetty siten, että alussa käydään läpi laadunvalvontaa ja -varmistusta konenäön painotuksella sekä niihin liittyviä kustannuksia. Kolmannessa luvussa käsitellään konenäön laitteistoa ja kuvadatan käsittelyä. Neljännessä luvussa on konenäön sovelluksia, joita hyödynnetään viidennen luvun johtopäätöksiä muodostaessa.

Description

Supervisor

Viitala, Raine

Thesis advisor

Huuki, Juha

Keywords

konenäkö, laatu, laadunhallinta, syväoppiminen, metalliteollisuus

Other note

Citation