Inspeksi visual adalah teknik untuk mendeteksi cacat dengan menggunakan mata telanjang untuk memastikan bahwa peralatan berfungsi dengan baik atau produk yang diproduksi dibuat sesuai spesifikasi. Ini dapat mencakup inspeksi visual yang dilakukan secara langsung atau jarak jauh dengan menggunakan gambar digital.
Pelajari tentang proses yang digunakan untuk mengelola data kinerja lingkungan dan langkah-langkah yang diperlukan untuk memperhitungkan emisi gas rumah kaca (GRK).
Daftar untuk panduan CSRD UE
Memeriksa peralatan, produk, dan bahan dengan mata manusia adalah bentuk inspeksi visual tertua dan paling sederhana. Ini masih digunakan sampai sekarang di bidang manufaktur, industri energi dan bidang medis karena efektif untuk mendeteksi cacat pada permukaan.
Di era pra-digital, inspektur dilatih untuk mengidentifikasi cacat, terkadang dengan mata telanjang, dan dalam kasus lain, dengan menggunakan alat bantu yang paling sederhana, seperti lampu dan kaca pembesar. Dengan kemajuan kamera dan drone portabel berkualitas tinggi, inspeksi visual telah berkembang ke tahap baru.
Saat ini, perusahaan mengumpulkan gambar dan video digital dari mesin, produk manufaktur, dan aspek lain dari operasi fisik untuk melakukan inspeksi visual. Inspeksi dengan rekaman video dan gambar dapat dilakukan secara real-time dari lokasi yang jauh atau ditinjau kembali nanti setelah kamera yang mengumpulkan gambar diambil.
Perangkat lunak yang menggunakan kecerdasan buatan (AI) juga digunakan saat ini untuk otomatisasi inspeksi visual. Dengan “mengajari” komputer untuk membaca gambar dan menentukan apakah gambar tersebut memenuhi standar yang dapat diterima, perusahaan dapat mengotomatiskan proses pemeriksaan visual, menghemat waktu dan terkadang, meningkatkan akurasi. Hal ini dapat berkisar dari mengidentifikasi korosi pada bagian atas turbin angin hingga mengidentifikasi konektor yang rusak dalam produk elektronik.
Salah satu contoh pengintegrasian AI ke dalam sistem inspeksi visual adalah pada industri otomotif. Produsen mobil masa kini menggunakan gambar dan pembelajaran mendalam untuk mengidentifikasi cacat secara cepat dan konsisten pada tahap awal proses produksi.
Dengan teknologi ini, yang juga dikenal sebagai inspeksi visual cerdas, organisasi dapat melakukan inspeksi dengan lebih cepat, lebih akurat, dan hemat biaya di berbagai lingkungan. Dengan menggunakan mesin untuk melakukan pengujian visual, perusahaan dapat menjauhkan orang dari area berbahaya dan ruang terbatas, seperti tangki penyimpanan, sehingga melindungi keselamatan pekerja tanpa mengorbankan manfaat inspeksi visual.
Inspeksi visual adalah bentuk pengujian non-destruktif (NDT). Metode non-destruktif memungkinkan inspektur untuk menilai sistem atau komponen tanpa mengubahnya secara permanen. Selain inspeksi visual, NDT juga mencakup teknik inspeksi seperti emisi, radiografi, sinar-X dan inframerah, dan pengujian ultrasonik.
NDT adalah istilah yang sering digunakan dalam operasi manufaktur atau industri; namun, istilah ini dapat diterapkan pada beberapa industri lainnya. Sebagai contoh, sinar-X untuk menilai apakah seseorang mengalami patah tulang atau korektor yang meninjau dokumen dan menunjukkan kesalahan yang perlu direvisi juga merupakan jenis-jenis NDT.
Karena inspeksi visual hanya melihat pada permukaan, organisasi akan sering menggunakannya bersamaan dengan metode pengujian lainnya.
Setiap industri dan organisasi memiliki prosesnya sendiri untuk melakukan inspeksi visual. Namun, ada kesamaan dalam alur kerja inspeksi yang sering ditemukan di seluruh proses inspeksi visual. Antara lain adalah:
Setelah proses ditetapkan, organisasi dapat menggunakan berbagai metode untuk melakukan inspeksi visual, termasuk:
Inspeksi visual telah digunakan selama bertahun-tahun untuk memastikan kualitas dan keamanan. Selain itu, ini juga menawarkan manfaat berikut:
Ketika kontrol kualitas dan keamanan adalah yang terpenting, inspeksi visual digunakan, dan mungkin diperlukan, termasuk dalam contoh-contoh penggunaan ini:
Sampai saat ini, inspeksi visual adalah proses yang sulit untuk diotomatisasi. Komputer belum dapat mengimbangi mata telanjang. Namun demikian, kemajuan terbaru dalam kemampuan AI telah membuat fitur pemeriksaan visual otomatis menjadi lebih efisien dan akurat.
Rintangan utama yang harus diatasi oleh para insinyur adalah ketidakmampuan komputer untuk memproses isi gambar. Visi komputer membantu memecahkan masalah ini. Proses ini memungkinkan komputer untuk memperoleh informasi yang berarti dari gambar digital, video dan input visual lainnya. Komputer sekarang tidak hanya dapat memproses gambar, tetapi juga dapat menghasilkan insight data yang dapat digunakan untuk mengambil tindakan korektif atau membuat rekomendasi.
Berikut adalah beberapa kemampuan yang ditawarkan visi komputer:
Optimalkan keunggulan visi komputer di tangan tim kualitas dan inspeksi Anda. IBM Maximo Visual Inspection membuat visi komputer dengan pembelajaran mendalam lebih mudah diakses oleh pengguna bisnis dengan alat inspeksi visual yang memberdayakan.
Pelajari bagaimana pembelajaran mendalam mengubah inspeksi visual dalam industri manufaktur.
Pelajari tentang visi komputer dan bagaimana Anda dapat menggunakan machine learning dan neural networks untuk mengajarkan komputer melihat cacat sebelum memengaruhi operasi.
Jelajahi berbagai pola kode yang telah diidentifikasi sebagai contoh penggunaan umum dalam inspeksi visual.