इंजन ब्लॉक और सिलेंडर हेड दोष निरीक्षण: ढलाई दोषों के लिए गहन शिक्षा दृष्टि

अवलोकन

इंजन ब्लॉक और सिलेंडर हेड विनिर्माण की विभिन्न अवस्थाओं में दोष विकसित कर सकते हैं। ढलाई संबंधी दोष जैसे रेत के छिद्र, छिद्रता, सिकुड़न दोष और अशुद्धियाँ ढलाई के दौरान उत्पन्न होती हैं, जबकि मशीनिंग और हैंडलिंग दोष जैसे प्रभाव चिह्न और खरोंच बाद की उत्पादन प्रक्रियाओं के दौरान हो सकते हैं।

बिग बर्ड इंडस्ट्रियल का दृश्य निरीक्षण समाधान संयोजित करता है 20 एमपी औद्योगिक कैमरे, उच्च-चमक वाली प्रकाश व्यवस्था, रोबोटिक इमेजिंग और गहन शिक्षण एल्गोरिदम जो इंजन ब्लॉक और सिलेंडर हेड पर मशीन किए गए सतह दोषों और दृश्य ढलवाँ दोषों दोनों का निरीक्षण करने के लिए हैं।

संदर्भित प्रणाली का प्रकाशित निरीक्षण चक्र है 4.5 मिनट , जिसके अंतिम विन्यास और टैक्ट को कार्य-टुकड़े और निरीक्षण आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित किया जा सकता है।

1. ढलवाँ दोष और मशीनिंग दोष अलग-अलग निरीक्षण समस्याएँ हैं

इंजन ब्लॉक और सिलेंडर हेड में ऐसे दोष हो सकते हैं जो मौलिक रूप से भिन्न निर्माण चरणों से उत्पन्न होते हैं।

ढलाई संबंधी दोष

ढलवाँ से संबंधित सामान्य दोष शामिल हैं:

• रेत के छिद्र
• गैस छिद्रता
• सिकुड़न दोष
• समावेश

ये दोष धातु भरण, ठोसीकरण या अन्य ढलवाँ प्रक्रियाओं के दौरान बनते हैं। जब वे सतह पर प्रकट होते हैं, तो वे गहरे धब्बों, गड्ढों, अनियमित अवसाद या भिन्न सतह बनावट वाले क्षेत्रों के रूप में प्रकट हो सकते हैं।

मशीनिंग और हैंडलिंग दोष

ढलाई के बाद, इंजन ब्लॉक और सिलेंडर हेड मशीनिंग, परिवहन, क्लैम्पिंग और अन्य उत्पादन कार्यों से गुज़रते हैं।

इन चरणों से होने वाले सामान्य दोष इस प्रकार हैं:

• प्रभाव चिह्न
• खरोंच
• सतही नुकसान
• स्थानीय धंसाव

ये दोष ढलाई के दोषों की तुलना में दृश्य रूप से काफी भिन्न दिख सकते हैं।

यह अंतर मशीन विज़न के लिए महत्वपूर्ण है, क्योंकि दोनों दोष समूहों के लिए अलग-अलग इमेजिंग और एल्गोरिदम रणनीतियों की आवश्यकता हो सकती है।

2. ढलाई के दोषों का पता लगाना क्यों कठिन है

ढलाई की सतहें स्वाभाविक रूप से अत्यधिक एकरूप मशीन की गई सतहों की तुलना में अधिक जटिल होती हैं।

एक मशीन की गई सतह पर तुलनात्मक रूप से स्थिर टेक्सचर और प्रतिबिंब क्षमता हो सकती है, जबकि ढलाई की सतह में शामिल हो सकते हैं:

• अनियमित टेक्सचर
• प्राकृतिक सतह भिन्नता
• खुरदुरापन में परिवर्तन
• विभिन्न प्रकाश प्रतिक्रियाएँ
• सामग्री से संबंधित दृश्य विशेषताएँ

ढलाई की कमियाँ, जैसे रेत के छिद्र और संवेदनशीलता, आकार और आकार में भी काफी भिन्न हो सकती हैं।

इसलिए, एक सरल दहलीज-आधारित दृष्टि प्रणाली एक वास्तविक कमी को सामान्य ढलाई के बनावट से अलग करने में कठिनाई का सामना कर सकती है।

इस कारण से, संदर्भित प्रणाली का उपयोग करती है गहन शिक्षा-आधारित मशीन दृष्टि .

केवल निश्चित शेड या ज्यामितीय दहलीजों पर निर्भर न रहकर, एक प्रशिक्षित मॉडल OK और NG नमूनों के प्रतिनिधित्व से दृश्य विशेषताओं को सीख सकता है।

हालाँकि, गहन शिक्षा उचित इमेजिंग की आवश्यकता को समाप्त नहीं करती है। प्रकाश व्यवस्था, प्रकाशिकी संकल्प, नमूना की गुणवत्ता और निरीक्षण क्षेत्र की परिभाषा प्रणाली के प्रदर्शन के लिए मूलभूत बनी हुई हैं।

3. निरीक्षण समाधान: गहन शिक्षण + उच्च-रिज़ॉल्यूशन दृष्टि

संदर्भित उपकरण मशीनिंग-दोष और ढलवाँ-दोष निरीक्षण को एक सामान्य निरीक्षण कार्यप्रवाह में एकीकृत करता है।

मशीन किए गए सतह दोष

प्रणाली निम्नलिखित जैसे दोषों के लिए निर्दिष्ट मशीन किए गए क्षेत्रों का निरीक्षण कर सकती है:

• प्रभाव चिह्न
• खरोंच
• सतही नुकसान

ढलाई संबंधी दोष

निरीक्षण के क्षेत्र में ये भी शामिल हैं:

• रेत के छिद्र
• गैस छिद्रता
• सिकुड़न दोष
• समावेश

वास्तविक रूप से पता लगाए जा सकने वाले दोष के आकार और स्वीकृति मानदंड कार्य-टुकड़े की सतह, छवि-ग्रहण की स्थितियों और ग्राहक-परिभाषित गुणवत्ता मानकों पर निर्भर करते हैं।

गहन-शिक्षण आधारित निरीक्षण

प्रणाली ग्रहण की गई छवियों के विश्लेषण के लिए गहन-शिक्षण एल्गोरिदम का उपयोग करती है।

यह दृष्टिकोण विशेष रूप से उपयोगी है जब दोष के आकार-विन्यास का वर्णन सरल स्थिर नियमों का उपयोग करके करना कठिन हो।

उदाहरण के लिए, रेत के छिद्र और संघनता में इनमें से किसी में भिन्नता हो सकती है:

• आकार
• आकार
• किनारे की विशेषताएं
• विपरीत
• सतह का पाठ्य
• वितरण

एक गहन सीखने का मॉडल प्रतिनिधि नमूनों का उपयोग करके इन विशेषताओं की पहचान करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है।

4. हार्डवेयर कॉन्फ़िगरेशन

संदर्भित प्रणाली उच्च-रिज़ॉल्यूशन इमेजिंग के साथ-साथ रोबोटिक स्थिति निर्धारण का उपयोग करती है।

दृश्य प्रणाली

• 20 एमपी औद्योगिक कैमरा
• अतिरिक्त-बड़ा उच्च-चमक वाला प्रकाश स्रोत

उच्च-रिज़ॉल्यूशन कैमरा विस्तृत छवि सूचना प्रदान करता है, जबकि बड़ी प्रकाश व्यवस्था को निरीक्षण क्षेत्र भर में उपयुक्त प्रकाश देने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

रोबोटिक इमेजिंग

ए फैनुक रोबोट स्वचालित कैमरा स्थिति निर्धारण और छवि अधिग्रहण के लिए उपयोग किया जाता है।

यह विन्यास प्रणाली को प्रत्येक निरीक्षण स्थिति के लिए अलग से निश्चित कैमरे की आवश्यकता के बिना जटिल इंजन घटकों के कई क्षेत्रों का निरीक्षण करने की अनुमति देता है।

नियंत्रण और डेटा कार्य

यह प्रणाली समाहित करती है:

• कोड पठन
• मशीन दृश्य जांच
• गहन-शिक्षण एल्गोरिदम
• निरीक्षण ट्रेसैबिलिटी
• डेटा विश्लेषण
• दूरस्थ डेटा पहुँच

यह निरीक्षण परिणामों को व्यक्तिगत कार्य-टुकड़ों से जोड़ने और बाद में गुणवत्ता विश्लेषण के लिए समीक्षा करने की अनुमति देता है।

5. तकनीकी विनिर्देश

निम्नलिखित विनिर्देश उल्लिखित प्रणाली के सार्वजनिक रूप से उपलब्ध उत्पाद जानकारी पर आधारित हैं।

वस्तु	विनिर्देश
आवेदन	वाणिज्यिक वाहन, यात्री वाहन, जिनमें NEV शामिल हैं
कार्य-टुकड़े	नई-ऊर्जा शक्ति-संचार घटक; डीजल और गैसोलीन शक्ति-संचार घटक
जाँच की सीमा	मशीन किए गए सतह और ढलवाँ दोष
ढलाई संबंधी दोष	रेत के छिद्र, छिद्रता, सिकुड़न दोष, अशुद्धियाँ
मशीन किए गए दोष	प्रभाव चिह्न, खरोंच और संबंधित सतह क्षति
प्रकाशित निरीक्षण चक्र	4.5 मिनट
औद्योगिक कैमरा	20 एमपी
प्रकाश	अतिरिक्त-बड़ा उच्च-चमक वाला प्रकाश स्रोत
रोबोट	फानुक
नियंत्रण	सिमेंस / एडवैंटेक औद्योगिक पीसी
निरीक्षण प्रौद्योगिकी	मशीन विज़न + गहन सीखना
कार्य	कोड पठन, निरीक्षण, ट्रेसैबिलिटी, डेटा विश्लेषण और दूरस्थ पहुँच

द 4.5-मिनट का चक्र एक प्रकाशित अनुप्रयोग मान है वास्तविक निरीक्षण टैक्ट का मूल्यांकन निरीक्षण क्षेत्रों की संख्या, कार्य-टुकड़े की ज्यामिति, रोबोट पथ, छवि-संसाधन आवश्यकताओं और उत्पादन मोड के अनुसार किया जाना चाहिए।

6. मुख्य चयन विचार

6.1 एल्गोरिदम विकास से पहले नमूना डेटाबेस का निर्माण करें

गहन सीखने का प्रदर्शन नमूनों की गुणवत्ता पर बहुत अधिक निर्भर करता है।

परियोजना को निम्नलिखित को शामिल करते हुए प्रतिनिधित्वपूर्ण नमूने एकत्र करने चाहिए:

• सामान्य उत्पाद
• स्पष्ट एनजी उत्पाद
• विभिन्न दोष प्रकार
• विभिन्न दोष आकार
• सीमा या सीमावर्ती नमूने
• विभिन्न सतह स्थितियाँ

सीमा नमूने विशेष रूप से महत्वपूर्ण हैं, क्योंकि वास्तविक उत्पादन में दोष हमेशा प्रयोगशाला के उदाहरणों जैसे स्पष्ट नहीं होते हैं।

6.2 मात्रात्मक दोष मानदंड की परिभाषा

"छोटी सुषिरता" या "लघु रेत का छिद्र" जैसे शब्दों को इंजीनियरिंग मानदंड के बिना दृष्टि प्रणाली द्वारा व्याख्या करना कठिन होता है।

गुणवत्ता विनिर्देश में, जहाँ लागू हो, निम्नलिखित की परिभाषा करनी चाहिए:

• न्यूनतम दोष आकार
• अधिकतम स्वीकार्य दोष आकार
• दोषों की संख्या
• दोष घनत्व
• दोष स्थान
• दोषों के बीच स्वीकार्य दूरी

इसके बाद एल्गोरिथम को स्पष्ट रूप से परिभाषित निरीक्षण लक्ष्य के आधार पर प्रशिक्षित और सत्यापित किया जा सकता है।

6.3 उत्पादन योजना में 4.5-मिनट के चक्र को ध्यान में रखें

प्रकाशित चक्र समय उच्च-गति ऑनलाइन दृष्टि निरीक्षण की तुलना में अपेक्षाकृत मध्यम है।

यह कॉन्फ़िगरेशन को निम्नलिखित के लिए उपयुक्त बना सकता है:

• महत्वपूर्ण घटकों का पूर्ण निरीक्षण
• बैच निरीक्षण
• लाइन के अंत में गुणवत्ता निरीक्षण
• नमूना जाँच

यदि निरीक्षण को एक तेज़ उत्पादन लाइन में एकीकृत करने की आवश्यकता है, तो निरीक्षण बिंदुओं को संभावित रूप से कई समानांतर स्टेशनों पर वितरित किया जा सकता है।

वास्तविक समाधान का निर्धारण चक्र-समय विश्लेषण के माध्यम से किया जाना चाहिए, न कि यह मानकर कि एक रोबोटीकृत निरीक्षण सेल प्रत्येक टैक्ट आवश्यकता को पूरा कर सकती है।

6.4 डेटा एक्सेस और रिटेंशन की योजना बनाना

गुणवत्ता ट्रेसैबिलिटी के लिए दूरस्थ डेटा-प्रश्न कार्य उपयोगी हैं, लेकिन प्रणाली को कारखाने के वास्तविक आईटी वातावरण के आधार पर डिज़ाइन किया जाना चाहिए।

तकनीकी विनिर्देश में निम्नलिखित को परिभाषित करना चाहिए:

• डेटा धारण अवधि
• छवि भंडारण क्षमता
• उपयोगकर्ता अनुमतियाँ
• दूरस्थ पहुँच विधि
• बैकअप आवश्यकताएँ
• कार्य-वस्तु से परिणाम का संबंध

7. क्या दृष्टि-निरीक्षण ढलवां दोषों का पता लगा सकता है?

मशीन दृष्टि का उपयोग करके दोषों का पता लगाया जा सकता है जो ढलवां दोष निरीक्षित सतह पर दृश्य रूप से प्रकट होते हैं , जिनमें रेत के छिद्र, छिद्रता, सिकुड़न से संबंधित सतह दोषों और अशुद्धियों जैसे उपयुक्त उदाहरण शामिल हैं।

हालाँकि, एक महत्वपूर्ण सीमा है।

एक ऐसा दोष जो पूरी तरह से ढलवां के भीतर छिपा होता है और जिसका कोई दृश्य सतह संकेत न हो, तो केवल सतह इमेजिंग का उपयोग करके उसका विश्वसनीय रूप से पता लगाना संभव नहीं है .

ऐसे आंतरिक दोषों का पता लगाने के लिए अन्य गैर-विनाशक परीक्षण विधियों की आवश्यकता हो सकती है, जो अनुप्रयोग के अनुसार भिन्न हो सकती हैं, जैसे:

• एक्स-रे निरीक्षण
• अल्ट्रासोनिक परीक्षण
• चुंबकीय कण निरीक्षण
• अन्य अनुप्रयोग-विशिष्ट NDT विधियाँ

इसलिए, दृश्य निरीक्षण को एक निरीक्षण विधि के रूप में समझा जाना चाहिए दृश्य सतह और उसके निकट-सतह प्रकटनों की , बजाय ढलवां निरीक्षण के प्रत्येक रूप के लिए प्रतिस्थापन के रूप में।

8. डीप-लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन को बनाए रखना

एक डीप-लर्निंग मॉडल सामान्यतः केवल इसलिए अशुद्ध नहीं हो जाता क्योंकि वह कुछ समय से संचालित हो रहा है।

हालाँकि, उत्पादन की स्थितियाँ बदलने पर निरीक्षण का प्रदर्शन बदल सकता है।

उदाहरण हैं:

• नया ढलवां सामग्री या आपूर्तिकर्ता
• नई मशीनिंग प्रक्रिया
• सतह-परिष्करण में परिवर्तन
• प्रकाश व्यवस्था में परिवर्तन
• नए उत्पाद मॉडल
• नए दोष प्रकार
• कैमरा प्रतिस्थापन
• फिक्सचर या रोबोट-स्थिति में परिवर्तन

इसलिए, एक मज़बूत विज़न परियोजना में एक मॉडल-रखरखाव तंत्र शामिल होना चाहिए, जिसमें निम्नलिखित शामिल हों:

1. नए दोष नमूनों का संग्रह
2. उत्पादन नमूनों की समीक्षा
3. मॉडल की वैधता जाँच
4. मॉडल का अद्यतन
5. संस्करण नियंत्रण
6. परिवर्तनों के बाद पुनः वैधता जाँच

ये ज़िम्मेदारियाँ और प्रक्रियाएँ उपकरण स्वीकृति से पहले तकनीकी समझौते में सबसे अच्छी तरह परिभाषित की जाती हैं।

9. दृश्य निरीक्षण का सफ़ाई के साथ एकीकरण

इंजन ब्लॉक्स और सिलेंडर हेड्स को अंतिम निरीक्षण से पहले सफ़ाई के अधीन किया जा सकता है।

जिन उत्पादन लाइनों में सफ़ाई और दृश्य निरीक्षण दोनों की आवश्यकता होती है, उनमें दोनों प्रक्रियाओं को एक व्यापक गुणवत्ता नियंत्रण कार्यप्रवाह में एकीकृत किया जा सकता है।

एक विशिष्ट क्रम हो सकता है:

मशीनिंग → सफ़ाई → सुखाना → दृश्य निरीक्षण → ट्रेसैबिलिटी → असेंबली

इस दृष्टिकोण से अनावश्यक मध्यवर्ती हैंडलिंग के दौरान नई दूषण या प्रभाव के कारण क्षति होने की संभावना कम हो सकती है।

इससे निरीक्षण का परिणाम असेंबली से ठीक पहले घटक की स्थिति के बारे में अधिक प्रतिनिधित्वपूर्ण भी बन जाता है।

बिग बर्ड इंडस्ट्रियल के पास दोनों हैं औद्योगिक सटीक सफ़ाई उपकरण और मशीन विज़न निरीक्षण क्षमताएँ , जिससे संयुक्त सफाई और निरीक्षण समाधान संभव हो जाते हैं, जहाँ दोनों प्रक्रियाओं की आवश्यकता होती है।

१०. बिग बर्ड इंडस्ट्रियल की मशीन विज़न निरीक्षण क्षमताएँ

हारबिन बिग बर्ड इंडस्ट्रियल कंपनी लिमिटेड (बिग बर्ड इंडस्ट्रियल), पूर्व में हारबिन शिमाडा बिग बर्ड इंडस्ट्रियल कंपनी लिमिटेड, ऑटोमोटिव पावरट्रेन और प्रिसिज़न-निर्माण अनुप्रयोगों के लिए एकीकृत औद्योगिक सफाई और मशीन विज़न समाधान प्रदान करती है।

इसका मशीन विज़न व्यवसाय छह विशिष्ट क्षेत्रों को कवर करता है:

• ओरिएंट सी — आयामी और ज्यामितीय निरीक्षण
• सतह देखें — सतह दोष निरीक्षण
• असेंबली देखें — असेंबली निरीक्षण और पोका-योके
• आंतरिक देखें — आंतरिक छिद्र और आंतरिक दीवार निरीक्षण
• पेंट देखें — पेंट सतह दोष निरीक्षण
• एल्गोरिथ्म एवं सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म — मशीन विज़न एल्गोरिदम और सॉफ़्टवेयर

इंजन ब्लॉक्स और सिलेंडर हेड्स के लिए, सतह देखें इसे मशीन किए गए सतह दोषों और दृश्यमान ढलाई दोषों दोनों के लिए कॉन्फ़िगर किया जा सकता है।

जहाँ आंतरिक-छेद निरीक्षण की आवश्यकता होती है, आंतरिक देखें यह आंतरिक छेदों और आंतरिक-दीवार सतहों से संबंधित निरीक्षण आवश्यकताओं को पूरा कर सकता है।

यह निरीक्षण प्रणाली को वास्तविक दोष के प्रकार, निरीक्षण स्थान और उत्पादन प्रक्रिया के अनुसार कॉन्फ़िगर करने की अनुमति देता है, बजाय एक ही इमेजिंग विधि को प्रत्येक क्षेत्र पर लागू करने के।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या मशीन दृष्टि रेत के छिद्रों और संरचनात्मक छिद्रता के लिए मैनुअल निरीक्षण को प्रतिस्थापित कर सकती है?

उन दोषों के लिए जो निरीक्षित सतह पर स्पष्ट रूप से प्रकट होते हैं, स्वचालित दृष्टि मैनुअल दृश्य निरीक्षण को प्रतिस्थापित कर सकती है या उसे काफी कम कर सकती है।

हालाँकि, ढलवाँ भाग के भीतर पूरी तरह छिपे हुए ऐसे दोष जिनका सतह पर कोई संकेत नहीं होता, केवल सतह इमेजिंग द्वारा पता नहीं लगाए जा सकते। ऐसे दोषों का पता लगाने के लिए उपयुक्त गैर-विनाशकारी परीक्षण विधियों की आवश्यकता होती है।

क्या गहन शिक्षण मॉडल समय के साथ चलने के बाद अशुद्ध हो जाएगा?

केवल संचालन के समय के कारण नहीं।

जब उत्पाद, प्रक्रिया, सामग्री, प्रकाश व्यवस्था या दोषों की आबादी में परिवर्तन होता है, तो प्रदर्शन में परिवर्तन हो सकता है। अतः लंबे समय तक उत्पादन स्थिरता के लिए निरंतर नमूना संग्रह और मॉडल मान्यीकरण महत्वपूर्ण हैं।

प्रकाशित निरीक्षण चक्र ४.५ मिनट क्यों है?

संदर्भित प्रणाली रोबोटिक स्थिति निर्धारण और छवि प्रसंस्करण का उपयोग करके जटिल इंजन-घटक सतहों पर कई छवि निर्माण ऑपरेशन करती है।

प्रकाशित 4.5-मिनट का चक्र संदर्भित अनुप्रयोग के लिए उपयुक्त है। यदि तेज़ उत्पादन टैक्ट की आवश्यकता हो, तो निरीक्षण बिंदुओं को समानांतर स्टेशनों के बीच विभाजित किया जा सकता है या छवि निर्माण और रोबोट पथों को अनुकूलित किया जा सकता है।

क्या दृष्टि प्रणाली को एक सफाई मशीन से जोड़ा जा सकता है?

हाँ।

बिग बर्ड इंडस्ट्रियल दोनों सटीक औद्योगिक सफाई उपकरण और मशीन विज़न निरीक्षण प्रणालियाँ प्रदान करता है। जहाँ उत्पादन प्रक्रिया ऐसी आवश्यकता रखती है, सफाई और निरीक्षण को इस प्रकार जोड़ा जा सकता है कि घटक सीधे सफाई और सुखाने के बाद स्वचालित दृश्य निरीक्षण और ट्रेसैबिलिटी के लिए आगे बढ़ें।

निष्कर्ष

ढलाई और मशीनिंग के दोष इंजन ब्लॉक और सिलेंडर हेड के लिए दो अलग-अलग गुणवत्ता नियंत्रण चुनौतियाँ प्रस्तुत करते हैं।

रेत के छिद्र, छिद्रता, सिकुड़न के दोष और अशुद्धियाँ ढलाई से उत्पन्न होते हैं, जबकि खरोंच और प्रभाव के निशान ये डैमेज मशीनिंग, हैंडलिंग या उत्पादन स्थानांतरण के दौरान उत्पन्न हो सकते हैं। इनकी दृश्य विशेषताएँ काफी अलग हो सकती हैं, जिससे एकल निश्चित-दहलीज निरीक्षण रणनीति को विश्वसनीय रूप से लागू करना कठिन हो जाता है।

संदर्भित समाधान एक 20 एमपी औद्योगिक कैमरा, उच्च-चमक वाली प्रकाश व्यवस्था, फैनुक रोबोटिक स्थिति-निर्धारण और गहन-सीखने वाला मशीन विज़न का संयोजन करता है, जो निर्दिष्ट मशीन किए गए सतहों और दृश्यमान ढलवाँ दोषों दोनों का निरीक्षण करता है।

हालाँकि, उत्पादन अनुप्रयोगों के लिए, गहन-सीखने वाले निरीक्षण की प्रभावशीलता केवल एल्गोरिदम पर ही निर्भर नहीं करती है। प्रतिनिधित्वपूर्ण नमूने, मात्रात्मक स्वीकृति मानदंड, स्थिर इमेजिंग स्थितियाँ और एक परिभाषित मॉडल-रखरखाव प्रक्रिया एक विश्वसनीय विज़न निरीक्षण प्रणाली के आवश्यक घटक हैं।

जो निर्माता सफाई, सतह निरीक्षण और ट्रेसैबिलिटी को एकीकृत करना चाहते हैं, उनके लिए बिग बर्ड इंडस्ट्रियल इन प्रक्रियाओं को एक व्यापक स्वचालित गुणवत्ता नियंत्रण कार्यप्रवाह में एकीकृत कर सकता है, जिसमें शिमाडा कंपनी की ऐतिहासिक ब्रांड पहचान के हिस्से के रूप में बना रहता है।