৩০০টি ওয়াশারের বাক্স সাধারণ লাগে, যতক্ষণ না দুপুরের আগে কারও ঠিক ৪৮টি দরকার হয়।
AI দিয়ে ছোট যন্ত্রাংশ গোনা সেই মুহূর্তের জন্যই। স্ক্রু, বোল্ট, বেয়ারিং, ওয়াশার, টার্মিনাল, ক্লিপ ও O-ring আলাদা করে সস্তা, কিন্তু ভুল সংখ্যা একটি কিট বা মেরামত থামাতে পারে। ABB এর Value of Reliability জরিপ দেখায়, শিল্প প্রতিষ্ঠানের দুই-তৃতীয়াংশের বেশি প্রতি মাসে অন্তত একবার অনিয়োজিত বন্ধের মুখে পড়ে, যার সাধারণ খরচ ঘণ্টায় প্রায় 125,000 ডলার।
ছোট যন্ত্রাংশে হাতে গোনা কঠিন কেন
কম পরিমাণে হাতে গোনা কাজ করে। কিন্তু অংশ ছোট, চকচকে এবং শতবার পুনরাবৃত্ত হলে চোখ জায়গা হারায়। counting scale সাহায্য করে, কিন্তু মিশ্র অংশ, তেল বা খুব হালকা অংশে ভুল হতে পারে। stacked industrial objects automatic counting গবেষণা একই সীমা দেখায়।
ছবি থেকে গণনা কীভাবে কাজ করে
এক ধরনের অংশ এক স্তরে ছড়িয়ে দিন, উপর থেকে পরিষ্কার ছবি তুলুন, AI-কে দৃশ্যমান বস্তু চিহ্নিত করতে দিন, তারপর overlay পরীক্ষা করুন। mechanical component গবেষণায় bolt শনাক্তকরণে ৯৮ শতাংশ নির্ভুলতা পাওয়া গেছে।
যেখানে সবচেয়ে কাজে লাগে
লাইনের আগে পরিমাণ যাচাই করে।
সরবরাহকারীর প্যাকেট লেবেলের সঙ্গে মিলায়।
প্রয়োজনের আগে কম স্টক দেখায়।
ছবিকে counting station-এর মতো করুন
- এক ছবিতে এক ধরনের অংশকাছাকাছি মাপ মেশাবেন না।
- contrast রাখুনহালকা অংশ অন্ধকার পৃষ্ঠে।
- এক স্তরলুকানো অংশ গোনা যায় না।
- উপর থেকে তুলুনবিকৃতি কমে।
- নরম আলোglare এড়ান।
সীমা
AI সবচেয়ে ভালো কাজ করে যখন অংশ দৃশ্যমান, আলাদা এবং একই রকম। গভীর ভরা বাক্স, ঝাপসা ছবি বা খুব মিল থাকা SKU-তে মানুষের পরীক্ষা দরকার।
শেষ কথা
ছোট যন্ত্রাংশ গোনা চমকপ্রদ নয়, কিন্তু এটি পুনরাবৃত্ত কাজ যেখানে AI সময় বাঁচায়। ১০০টি স্ক্রু contrast tray-তে ছড়িয়ে ছবি তুলুন এবং AI ফলকে হাতে গোনার সঙ্গে মিলিয়ে দেখুন।