Machine Vision Feasibility Checklist
Planning voor industriële inspectie in food, FMCG, farmacie en verpakkingen.
Bereid de samples, defectdefinities en lijncondities voor die een machine vision project beter valideerbaar, integreerbaar en schaalbaar maken. Een goede feasibility fase vertaalt onzekerheid naar concrete inspectiekeuzes voordat camera, belichting en software worden vastgelegd.
Wat feasibility moet aantonen
| Uitkomst | Wat dit betekent voor het project |
|---|---|
| Detecteerbaarheid | Het kleinste relevante defect kan zichtbaar worden gemaakt met de juiste camerahoek, optica en belichting. |
| Herhaalbaarheid | Normale productvariatie leidt nog steeds tot stabiele beslissingen op productiesnelheid. |
| Integratie-fit | Camera, trigger, software, rejectsignaal en HMI werken binnen de echte machineomgeving. |
| Validatiebewijs | Samples en goed/fout-criteria zijn sterk genoeg om prestaties vóór uitrol te bewijzen. |
De acht stappen van de checklist
| Stap | Wat u voorbereidt | Waarom het telt |
|---|---|---|
| 1. Inspectiedoel | Defect-, meet-, traceability- of procesdoel | Voorkomt technologie-gedreven keuzes |
| 2. Representatieve samples | Goede, foute, borderline en batchvariatie | Maakt echte visuele spreiding zichtbaar |
| 3. Defectdefinities | Uiterlijk, locatie, ernst en vervolgactie | Brengt kwaliteit en automatisering op één lijn |
| 4. Lijncondities | Snelheid, trigger, montage, trilling en reject-timing | Houdt het ontwerp realistisch |
| 5. Optische setup | Field of view, lens, belichting en camerahoek | Maakt defecten zichtbaar voordat software beslist |
| 6. Resultaatworkflow | Goed/fout, logging, alarmen en traceability | Maakt inspectie bruikbaar als productiedata |
| 7. Validatiecriteria | Detectiegraad, foutieve afkeur, snelheid en uptime | Geeft het project meetbare bewijsvoering |
| 8. Systeemarchitectuur | Rule-based, AI-gedreven of hybride inspectie | Koppelt de methode aan het inspectieprobleem |
Neem deze input mee naar het eerste gesprek
| Input | Bereid dit voor feasibility voor |
|---|---|
| Samples | Goede producten, defecte producten, randgevallen en realistische productvariatie van de lijn. |
| Lijngegevens | Cyclustijd, productoriëntatie, montageruimte, triggeropties en reject-responstijd. |
| Kwaliteitsregels | Wat moet worden afgekeurd, wat mag door en wat moet worden gelogd voor traceability. |
Kies de architectuur vanuit het bewijs
Gebruik rule-based vision wanneer inspectie kan worden gedefinieerd met stabiele metingen, geometrie, contrast of codeleesbaarheid.
Gebruik AI-gedreven inspectie wanneer defectverschijning variabel, subtiel of moeilijk met vaste logica te beschrijven is.
Gebruik een hybride architectuur wanneer deterministische meting en flexibele visuele classificatie op dezelfde lijn moeten samenwerken.
Relevante Sedeco-oplossingen zijn kwaliteitsinspectie, procesbewaking, meten en positioneren, traceability en OCR, AI-gedreven inspectie en high-speed vision.
Klaar om de checklist te vertalen naar een inspectieconcept?
Sedeco Imaging kan samples, defectdefinities en lijnbeperkingen beoordelen om te adviseren of rule-based vision, AI-inspectie of een hybride setup de sterkste route is.
Neem contact op met Sedeco Imaging om feasibility te bespreken.