Syväoppimisen hyödyntäminen virheiden tunnistuksessa tuotantolinjalla

Abstract

Opinnäytetyön tavoitteena oli selvittää, miten syväoppimista voidaan hyödyntää virheiden tunnistuksessa tuotantolinjoilla. Työssä keskityttiin pintavirheiden havaitsemiseen, sillä ne muodostavat suuren osan tuotannon laatuongelmista ja vaikuttavat suoraan lopputuotteen käyttökelpoisuuteen.

Tutkimus toteutettiin kirjallisuuskatsauksena, jossa tarkasteltiin erilaisia tutkimuksia ja käytännön ratkaisuja syväoppimismallien soveltamisesta teolliseen laadunvalvontaan. Menetelmissä painottuivat konvoluutioneuroverkot ja niiden jatkokehitelmät, sillä ne ovat osoittautuneet tehokkaiksi kuvapohjaisissa tunnistustehtävissä.

Työssä analysoitiin konkreettisia sovelluksia, kuten YOLOv8- ja YOLO-AL-malleja. Näitä on käytetty metalliteollisuuden pintavirheiden tunnistamisessa. Esimerkit havainnollistivat, miten mallien arkkitehtuuriset parannukset voivat nostaa tarkkuutta erityisesti haastavien virheiden tunnistuksessa, kuten pienten ja vaikeasti havaittavien virheiden kohdalla.

Tulosten perusteella syväoppiminen tarjoaa suuria etuja perinteisiin laadunvalvontamenetelmiin verrattuna. Se mahdollistaa muun muassa paremman tarkkuuden, nopeamman analyysin ja laajemmat automatisoinnin mahdollisuudet. Haasteina ovat kuitenkin datan laatu ja määrä, käyttöönoton kustannukset sekä osaamistarpeet. Nämä voivat hidastaa syväoppimismenetelmien yleistymistä.

Johtopäätöksenä voidaan todeta, että syväoppiminen on lupaava ja nopeasti kehittyvä teknologia virheiden tunnistuksessa. Sen onnistunut hyödyntäminen vaatii kuitenkin huolellista suunnittelua ja riittävää osaamista. Oikein toteutettuna se voi parantaa tuotannon luotettavuutta ja kustannustehokkuutta.