Machine vision – the technology making your manufacturing business smarter

Inom tillverkningsindustrin växer intresset för att använda kameror och AI för att bygga visionssystem som automatiserar och ger bättre insikt i produktionsflödet. AI-baserade visionssystem är särskilt effektiva för kvalitetskontroll och realtidsövervakning – de kan upptäcka avvikelser mycket snabbare och mer konsekvent än manuella kontroller.

In the manufacturing industry, interest is growing in using cameras and AI to build vision systems that automate and provide better insight into the production flow. AI-based vision systems are particularly effective for quality control and real-time monitoring – they can detect deviations far faster and more consistently than manual inspections.

Varför AI-drivna visionssystem?

Why AI-driven vision systems?

Visionssystem drivna av AI kallas ofta maskinseende – ett begrepp som syftar på tekniken som ger maskiner en form av "syn", där kameror och algoritmer tillsammans tolkar omvärlden på ett sätt som påminner om hur mänskliga ögon och hjärna samarbetar.

AI-driven vision systems are often called machine vision – a term referring to the technology that gives machines a form of "sight", where cameras and algorithms together interpret the environment in a way that resembles how human eyes and brain work together.

För tillverkningsföretag finns de största möjligheterna inom kvalitetskontroll. Med hjälp av maskinseende kan tillverkare upptäcka defekter och produktfel snabbt och effektivt i realtid. AI-system är mycket bättre än oss människor på att vara konsekventa vid granskning av stora mängder bilder, vilket minimerar den mänskliga faktorn.

For manufacturing businesses the greatest opportunities lie in quality control. Using machine vision, manufacturers can detect defects and product faults quickly and efficiently in real time. AI systems are far better than humans at remaining consistent when reviewing large volumes of images, which minimises the human factor.

Denna tillämpning kan leda till bland annat:

This application can lead to, among other things:

• Långsiktiga kostnadsbesparingar när visuella kontroller automatiseras och behovet av manuella inspektioner minskar – och fel och defekter upptäcks mycket tidigare.
• Long-term cost savings as visual inspections are automated and the need for manual checks decreases – and faults and defects are caught much earlier.
• Ökad innovation, vilket är en förutsättning för att utveckla kompetens och skapa en kultur som främjar innovativt tänkande – viktigt för att växa och fortsätta vara relevant.
• Increased innovation, which is a prerequisite for developing expertise and creating a culture that encourages innovative thinking – important for growth and continued relevance.
• Starkare konkurrensfördelar för att ligga i framkant inom tillverkningsindustrin. Följ inte bara utvecklingen – var med och forma framtiden.
• Stronger competitive advantages to stay at the forefront of manufacturing. Don't just follow developments – help shape the future.

Så är det möjligt för maskiner att "se"

How machines can "see"

För att maskinseende ska fungera behöver AI tränas med stora mängder relevanta data. Inom maskinseende handlar det om visuella data – bilder eller videor – som stegvis lär modellen att känna igen mönster, objekt och avvikelser. Här är ett förenklat exempel där vi tränar ett visionsystem att skilja på porslinskoppar och pappersmuggar.

For machine vision to work, AI needs to be trained with large amounts of relevant data. In machine vision this means visual data – images or videos – that gradually teach the model to recognise patterns, objects, and anomalies. Here's a simplified example where we train a vision system to tell the difference between porcelain cups and paper cups.

1. Data samlas in

1. Data is collected

Bilder samlas in från egna foto- eller videoupptagningar och/eller från färdiga kvalitetsgranskade dataset. Dessa representerar det AI-modellen ska lära sig. Ju högre krav på precision, desto mer och bättre data behövs.

Images are collected from your own photo or video recordings and/or from ready-made quality-reviewed datasets. These represent what the AI model is meant to learn. The higher the precision requirements, the more and better data is needed.

2. Bilder annoteras

2. Images are annotated

Bilderna annoteras med etiketter som berättar vad de föreställer – till exempel "porslinskopp" eller "pappersmugg". På så sätt får modellen tydliga exempel att lära sig ifrån och kan börja skilja olika objekt åt.

Images are annotated with labels describing what they depict – for example "porcelain cup" or "paper cup". This gives the model clear examples to learn from and allows it to begin distinguishing between different objects.

3. AI-modellen tränas

3. The AI model is trained

I träningssteget analyserar modellen alla märkta bilder och lär sig vilka visuella drag som hänger ihop med varje etikett. Ofta används så kallade Convolutional Neural Networks (CNN) för denna typ av bildigenkänning – de är särskilt bra på att upptäcka mönster i bilder. När precisionen är tillräckligt hög kan modellen användas skarpt, till exempel för att automatiskt skilja mellan olika typer av kaffekoppar i realtid.

In the training step the model analyses all labelled images and learns which visual features are associated with each label. So-called Convolutional Neural Networks (CNNs) are often used for this type of image recognition – they're particularly good at detecting patterns in images. Once precision is high enough, the model can be deployed in production, for example to automatically distinguish between different types of coffee cups in real time.

Framtidssäkra ditt tillverkningsföretag med maskinseende

Future-proof your manufacturing business with machine vision

Maskinseende hjälper din verksamhet att nå högre effektivitet, bättre kvalitet och ökad konkurrenskraft. Ett av de största hindren vid AI-implementering är brist på resurser och rätt kompetens – något som kan kräva betydande investeringar. Vi på Nytt IQ har mångårig erfarenhet av tillverkningsindustrin och att utveckla skräddarsydda AI-lösningar som är kostnadseffektiva och anpassade för att lösa just de utmaningar som står i vägen för din verksamhets framgång.

Machine vision helps your business achieve higher efficiency, better quality, and increased competitiveness. One of the biggest barriers to AI implementation is a lack of resources and the right expertise – which can require significant investment. We at Nytt IQ have years of experience in the manufacturing industry and developing tailored AI solutions that are cost-effective and designed to address the specific challenges standing in the way of your business's success.