Electronica 2026:
Rimelig kant-KI for visuell kvalitetskontroll
TME vil under årets electronica-messe demonstrere hvordan kant-KI kan brukes til automatisert visuell kvalitetskontroll i industrien ved hjelp av Arduino UNO Q-plattformen.
Løsningen er rettet mot produsenter som ønsker å ta i bruk maskinsyn og kunstig intelligens uten å investere i kostbare, spesialiserte maskinsynystemer.
Kjernen i demonstrasjonen er Arduino UNO Q, som fungerer som en kompakt plattform for lokal bildeanalyse. Ved å behandle bildedata direkte på enheten, fremfor å sende dem til eksterne servere, kan systemet redusere forsinkelser, avlaste nettverket og gi raskere respons ved kvalitetsavvik.
Ifølge TME gjør plattformen det mulig å starte med små pilotprosjekter og gradvis bygge opp intern kompetanse innen KI-basert kvalitetskontroll. Systemet kan trenes opp til å klassifisere produkter, oppdage monteringsfeil, identifisere overflateskader, lese trykk og kjenne igjen farger i sanntid.
En typisk installasjon består av Arduino UNO Q kombinert med kamera, LED-belysning, nærværsensor og kommunikasjonsmodul for overføring av resultater til operatører eller overordnede systemer som PLS-, SCADA- og MES-løsninger. Plattformen har innebygd Bluetooth og Wi-Fi, noe som skal forenkle integrasjon i eksisterende fabrikknettverk.
TME fremhever at selskapet kan levere alle komponentene som trengs for å bygge en komplett demonstrator, og tilbyr både 2 GB- og 4 GB-versjoner av plattformen. På messen vil selskapet også vise hvordan den samme kant-KI-plattformen kan brukes til tilstandsovervåking og vibrasjonsanalyse i industrielle anlegg.
