انجین بلاک اور سلنڈر ہیڈ کے خرابیوں کا معائنہ: ڈھالنے کی خرابیوں کے لیے گہری سیکھنے والی ویژن

جامعہ جائزہ

انجین بلاک اور سلنڈر ہیڈ کی تیاری کے مختلف مراحل میں خرابیاں پیدا ہو سکتی ہیں۔ ڈھالائی کے نقص جیسے ریت کے سوراخ، مسامیت، سکڑنے کی خرابیاں اور شامل مواد ڈھالنے کے دوران پیدا ہوتے ہیں، جبکہ مشیننگ اور ہینڈلنگ کے نقص جیسے دھچکے کے نشان اور خراشیں بعد کے تیاری کے عمل کے دوران پیدا ہو سکتی ہیں۔

بِگ برڈ انڈسٹریل کا ویژن معائنہ حل جمع کرتا ہے 20 ایم پی صنعتی کیمرے، زیادہ روشنی والی روشنی، روبوٹک امیجنگ اور گہری سیکھنے والے الگورتھمز کو انجین بلاک اور سلنڈر ہیڈ پر مشین کی گئی سطح کی خرابیوں اور نظر آنے والی ڈھالنے کی خرابیوں دونوں کا معائنہ کرنے کے لیے۔

حوالہ دیا گیا نظام ایک شائع شدہ معائنہ سائیکل کا حامل ہے 4.5 منٹ , جس کا آخری ترتیب اور ٹیکٹ کام کے ٹکڑے اور معائنہ کی ضروریات کے مطابق موافق بنایا جا سکتا ہے۔

1. ڈھالنے کے نقص اور مشیننگ کے نقص مختلف معائنہ کے مسائل ہیں

انجین بلاکس اور سلنڈر ہیڈز میں ان بنیادی طور پر مختلف تیاری کے مراحل سے آنے والے نقص شامل ہو سکتے ہیں۔

ڈھالائی کے نقص

عام ڈھالنے سے متعلق نقصوں میں شامل ہیں:

• ریت کے سوراخ
• گیس کی وجہ سے رخنے
• سکڑن کی خرابیاں
• انکلوژنز

یہ نقص دھات کو بھرنے، جمنے یا دیگر ڈھالنے کے عمل کے دوران تشکیل پاتے ہیں۔ جب یہ سطح پر ظاہر ہوتے ہیں تو وہ گہرے دھبوں، گڑھوں، غیر منظم دباو کے علاقوں یا مختلف سطحی بافت والے علاقوں کی شکل میں نظر آ سکتے ہیں۔

مشیننگ اور ہینڈلنگ کے نقص

ڈھالنے کے بعد، انجین بلاکس اور سلنڈر ہیڈز مشیننگ، نقل و حمل، کلیمپنگ اور دیگر تیاری کے آپریشنز سے گزرتے ہیں۔

ان مراحل سے عام نقصوں میں شامل ہیں:

• دھچکے کے نشانات
• خرشیں
• سطحی نقصان
• مقامی دھاسیں

یہ نقص ڈھالنے کے نقصوں سے قابلِ ذکر طور پر مختلف بصری شکل رکھ سکتے ہیں۔

یہ فرق مشین ویژن کے لیے اہم ہے کیونکہ دونوں نقص کے گروپس کے لیے مختلف امیجنگ اور الگورتھم کی حکمت عملیوں کی ضرورت ہو سکتی ہے۔

2. پِگنگ نقص کا پتہ لگانا کیوں مشکل ہے

پِگنگ کی سطحیں قدرتی طور پر انتہائی یکسان مشین شدہ سطحوں کے مقابلے میں زیادہ پیچیدہ ہوتی ہیں۔

ایک مشین شدہ سطح کا بافت اور عکاسی نسبتاً مستقل ہو سکتی ہے، جبکہ ایک پِگنگ کی سطح میں درج ذیل چیزیں شامل ہو سکتی ہیں:

• غیر منظم بافت
• قدرتی سطحی تبدیلی
• خشونت میں تبدیلی
• مختلف روشنی کے جوابات
• مواد سے متعلق بصری خصوصیات

ریت کے سوراخ اور مسامیت جیسے پِگنگ کے نقص بھی شکل اور سائز کے لحاظ سے کافی حد تک مختلف ہو سکتے ہیں۔

اس لیے ایک سادہ درجہ بندی پر مبنی بصارتی نظام کو اصلی خرابی کو عام ڈھالنے کی بافت سے الگ کرنے میں دشواری ہو سکتی ہے۔

اس وجہ سے، حوالہ دیا گیا نظام استعمال کرتا ہے گہری سیکھ پر مبنی مشین بصارت .

صرف مقررہ سرمئی رنگ یا ہندسی درجہ بندیوں پر انحصار کرنے کے بجائے، ایک تربیت یافتہ ماڈل نمائندہ ٹھیک (OK) اور غلط (NG) نمونوں سے بصری خصوصیات سیکھ سکتا ہے۔

تاہم، گہری سیکھ نظام کے لیے مناسب تصویر کشی کی ضرورت کو ختم نہیں کرتی۔ روشنی، آپٹیکل وضاحت، نمونے کی معیار اور معائنہ علاقے کی تعریف نظام کی کارکردگی کے لیے بنیادی اہمیت کی حامل ہیں۔

3. معائنہ حل: گہری سیکھ + اعلی وضاحت والی بصارت

حوالہ دیا گیا سامان مشین سے متعلق خرابیوں اور ڈھالنے سے متعلق خرابیوں کے معائنے کو ایک مشترکہ معائنہ کارکردگی میں ضم کرتا ہے۔

مشین شدہ سطح کی خرابیاں

یہ نظام مخصوص مشین شدہ علاقوں کو درج ذیل خرابیوں کے لیے معائنہ کر سکتا ہے:

• دھچکے کے نشانات
• خرشیں
• سطحی نقصان

ڈھالائی کے نقص

معائنہ کا دائرہ کار اس میں بھی شامل ہے:

• ریت کے سوراخ
• گیس کی وجہ سے رخنے
• سکڑن کی خرابیاں
• انکلوژنز

درحقیقت تشخیص پذیر نقص کا سائز اور قبولیت کے معیارات کام کے ٹکڑے کی سطح، تصویر کشی کے حالات اور صارف کے طرف سے مقررہ معیارِ کیفیت پر منحصر ہوتے ہیں۔

گہری سیکھ کا معائنہ

اس نظام میں پکڑی گئی تصاویر کا تجزیہ کرنے کے لیے گہری سیکھ کے الگورتھم استعمال کیے جاتے ہیں۔

یہ طریقہ خاص طور پر مفید ہوتا ہے جب نقص کی شکل و صورت کو سادہ مستقل قواعد کے ذریعے بیان کرنا مشکل ہو۔

مثال کے طور پر، ریت کے سوراخ اور مسامیت میں درج ذیل حوالوں سے فرق ہو سکتا ہے:

• شکل
• سائز
• کنارے کی خصوصیات
• تضاد
• سطح کی بافت
• تقسی

ایک گہری سیکھ کا ماڈل نمائندہ نمونوں کے استعمال سے ان خصوصیات کو پہچاننے کے لیے تربیت یافتہ کیا جا سکتا ہے۔

4. ہارڈ ویئر کی ترتیب

حوالہ دیا گیا نظام اعلیٰ وضاحت کی تصویر کشی کے ساتھ روبوٹک مقامیت کا استعمال کرتا ہے۔

تصویری نظام

• 20 میگا پکسل صنعتی کیمرہ
• اضافی بڑا اُونچی روشنی والا ذریعہ

اُونچی وضاحت والا کیمرہ تفصیلی تصویری معلومات فراہم کرتا ہے، جبکہ بڑے روشنی کے نظام کو معائنہ کے علاقے میں مناسب روشنی دینے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔

روبالٹک امیجنگ

ای فینوک روبوٹ خودکار کیمرہ کی پوزیشننگ اور تصویر حاصل کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔

اس ترتیب سے نظام پیچیدہ انجن کے اجزاء کے متعدد علاقوں کا معائنہ کر سکتا ہے، بغیر ہر معائنہ کی پوزیشن کے لیے الگ سے مستقل کیمرہ کے۔

کنٹرول اور ڈیٹا کے افعال

سیستم مندرجہ ذیل کو یکجا کرتا ہے:

• کوڈ ریڈنگ
• مشین ویژن معائنہ
• گہری سیکھ کے الگورتھم
• معائنہ کی ٹریس ایبلٹی
• ڈیٹا تجزیہ
• دور سے ڈیٹا تک رسائی

اس سے معائنہ کے نتائج کو انفرادی کام کے ٹکڑوں کے ساتھ منسلک کرنا ممکن ہوتا ہے اور بعد میں معیار کے تجزیے کے لیے دوبارہ دیکھا جا سکتا ہے۔

5. فنی خصوصیات

مندرجہ ذیل خصوصیات حوالہ دیے گئے نظام کی عوامی طور پر دستیاب مصنوعات کی معلومات پر مبنی ہیں۔

آئٹم	سپیسفیکیشن
درخواست	تجارتی گاڑیاں، مسافر گاڑیاں، بشمول نیو انرجی وہیکلز (NEVs)
کام کے ٹکڑے	نیو انرجی پاور ٹرین اجزاء؛ ڈیزل اور بنzin پاور ٹرین اجزاء
معائنہ کا دائرہ	مشین کردہ سطح اور ڈھلائی کے نقص
ڈھالائی کے نقص	ریت کے سوراخ، مسامیت، انقباض کے نقص، غیر ضروری مواد کا داخل ہونا
مشین کردہ نقص	اثر کے نشانات، خراشیں اور متعلقہ سطحی نقص
شائع شدہ معائنہ سائیکل	4.5 منٹ
صنعتی کیمرہ	20 ایم پی
روشنی	اضافی بڑا اُونچی روشنی والا ذریعہ
روبوٹ	فانوک
کنٹرول	سیمنز / ایڈوانٹیک انڈسٹریل پی سی
معائنہ کی ٹیکنالوجی	مشین ویژن + گہری سیکھنے کا نظام
افعال	کوڈ کی تصدیق، معائنہ، ٹریس ایبلٹی، ڈیٹا تجزیہ اور دور سے رسائی

یہ 4.5 منٹ کا سائیکل ایک شائع شدہ درخواست کی قدر ہے حقیقی معائنہ کا ٹیکٹ ورک پیس کے معائنہ کے علاقوں کی تعداد، جیومیٹری، روبوٹ کے راستے، تصویر کے پروسیسنگ کی ضروریات اور پیداواری طریقہ کے مطابق جانچا جانا چاہیے۔

6. اہم انتخاب کے نکات

6.1 الگورتھم کی ترقی سے پہلے نمونہ ڈیٹا بیس بنائیں

گہری سیکھ کی کارکردگی نمونوں کی معیار پر بہت زیادہ منحصر ہوتی ہے۔

منصوبے کو درج ذیل کا احاطہ کرنے والے نمائندہ نمونے جمع کرنے چاہئیں:

• معیاری مصنوعات
• واضح طور پر غیر معیاری مصنوعات
• مختلف خرابی کی اقسام
• مختلف خرابی کے سائز
• حد یا سرحدی نمونے
• مختلف سطحی حالات

سرحدی نمونے خاص طور پر اہم ہیں کیونکہ حقیقی پیداوار میں خرابیاں ہمیشہ لیبارٹری کے نمونوں جتنی واضح نہیں ہوتیں۔

6.2 مقداری خرابی کے معیارات کی وضاحت

لفظ جیسے "چھوٹی خلاؤں" یا "ذیلی ریت کا سوراخ" وژن سسٹم کے لیے انجینئرنگ معیارات کے بغیر سمجھنا مشکل ہوتے ہیں۔

معیارِ معیار میں مندرجہ ذیل کو، جہاں لاگو ہو، تعریف کرنا چاہیے:

• حد ادنٰی نقص کا سائز
• زیادہ سے زیادہ قابلِ قبول نقص کا سائز
• نقص کی تعداد
• نقص کی کثافت
• نقص کی جگہ
• نقصوں کے درمیان قابلِ قبول فاصلہ

اس کے بعد الگورتھم کو واضح طور پر تعریف شدہ معائنہ کے ہدف کے خلاف تربیت دی جا سکتی ہے اور اس کی تصدیق کی جا سکتی ہے۔

6.3 پیداواری منصوبہ بندی میں 4.5 منٹ کے سائیکل پر غور کریں

شائع شدہ سائیکل ٹائم بلند رفتار ان لائن وژن معائنہ کے مقابلے میں نسبتاً اعتدال پسند ہے۔

اس کی وجہ سے ترتیب درج ذیل کے لیے مناسب ہو سکتی ہے:

• اہم اجزاء کا مکمل معائنہ
• بیچ کا معائنہ
• لائن کے آخر میں معیار کا معائنہ
• نمونہ معائنہ

اگر معائنہ کو تیز رفتار پیداواری لائن میں ضم کرنا ہو تو، معائنہ کے نقاط کو ممکنہ طور پر متعدد متوازی اسٹیشنز پر تقسیم کیا جا سکتا ہے۔

اصل حل کا تعین سائیکل ٹائم کے تجزیے کے ذریعے کیا جانا چاہیے، نہ کہ یہ فرض کرنا کہ ایک روبوٹائزڈ معائنہ سیل ہر ٹیکٹ کی ضروریات کو پورا کر سکتی ہے۔

6.4 ڈیٹا تک رسائی اور محفوظ رکھنے کا منصوبہ

معیار کی نشاندہی کے لیے دور سے ڈیٹا کے سوالات کے افعال مفید ہوتے ہیں، لیکن نظام کو فیکٹری کے اصل آئی ٹی ماحول کے مطابق ڈیزائن کیا جانا چاہیے۔

فنی خصوصیات میں درج ہونا چاہیے:

• ڈیٹا کو محفوظ رکھنے کی مدت
• تصویر ذخیرہ کرنے کی گنجائش
• صارف کی اجازتیں
• دور سے رسائی کا طریقہ
• بیک اَپ کی ضروریات
• کام کے ٹکڑے اور نتیجے کا تعلق

7. کیا ویژن انスペکشن ڈھلائی کے خرابیوں کو پکڑ سکتی ہے؟

مشین ویژن کا اطلاق خرابیوں کی نشاندہی کے لیے کیا جا سکتا ہے جو چیزیں معائنہ شدہ سطح پر بصارتی طور پر ظاہر ہوں , جن میں ریت کے سوراخ، کھول، سکڑن سے متعلق سطحی خرابیاں اور غیر مطلوب مواد شامل ہیں۔

تاہم، اس میں ایک اہم حدود موجود ہے۔

ایک خرابی جو مکمل طور پر ڈھلائی کے اندر دبی ہوئی ہو اور جس کی سطح پر کوئی بصارتی علامت نہ ہو، صرف سطحی تصویر کے ذریعے قابل اعتماد طریقے سے نہیں پکڑی جا سکتی۔ .

ایسی اندرونی خرابیاں دوسرے غیر تباہ کن جانچ کے طریقوں کی ضرورت پیدا کر سکتی ہیں، جو درخواست کے مطابق مختلف ہو سکتے ہیں، جیسے:

• ایکس رے جانچ
• الٹراسونک جانچ
• مقناطیسی ذرات کی جانچ
• دیگر درخواست کے لحاظ سے مخصوص غیر تباہ کن جانچ کے طریقے

لہٰذا، بصری جانچ کو ایک ایسے طریقے کے طور پر سمجھا جانا چاہیے جو ظاہر سطح اور قریبی سطح کی نشاندہی کرتا ہو ، بلکہ ڈھالنے کی تمام اقسام کی جانچ کی بجائے اس کا استعمال نہیں کیا جانا چاہیے۔

8. گہری سیکھ کے ماڈل کی کارکردگی برقرار رکھنا

گہری سیکھ کا ماڈل عام طور پر اس لیے غلط نہیں ہوتا کہ وہ کچھ عرصے تک کام کر رہا ہو۔

تاہم، جب پیداواری حالات تبدیل ہوتے ہیں تو جانچ کی کارکردگی بھی تبدیل ہو سکتی ہے۔

مثالوں میں شامل ہیں:

• نیا ڈھالنے کا مواد یا سپلائر
• نیا مشیننگ عمل
• سطح کی ختم شدہ تبدیلیاں
• لائٹنگ میں تبدیلیاں
• نئے پروڈکٹ ماڈلز
• نئی خرابی کی اقسام
• کیمرے کی تبدیلی
• فکسچر یا روبوٹ کی پوزیشن میں تبدیلیاں

اس لیے ایک مضبوط ویژن منصوبے میں ماڈل کی دیکھ بھال کا طریقہ کار شامل ہونا چاہیے جو درج ذیل کو احاطہ کرتا ہو:

1. نئی خرابی کے نمونوں کا اکٹھا کرنا
2. پیداوار کے نمونے کا جائزہ
3. ماڈل کی تصدیق
4. ماڈل کی اپ ڈیٹ
5. ورژن کنٹرول
6. تبدیلیوں کے بعد دوبارہ تصدیق

ان ذمہ داریوں اور طریقوں کو سامان کی قبولیت سے پہلے فنی معاہدے میں بہترین انداز میں تعریف کیا جانا چاہیے۔

9. ویژن ان انسپکشن کو صفائی کے ساتھ ضم کرنا

اینجن بلاکس اور سلنڈر ہیڈز کو آخری معائنے سے پہلے صاف کیا جا سکتا ہے۔

ان پیداواری لائنوں کے لیے جن میں صفائی اور ویژن ان انسپکشن دونوں کی ضرورت ہوتی ہے، دونوں عمل کو ایک وسیع معیار کنٹرول ورک فلو میں ضم کیا جا سکتا ہے۔

ایک عام ترتیب یہ ہو سکتی ہے:

مشیننگ → صفائی → خشک کرنا → ویژن ان انسپکشن → ٹریس ایبلٹی → اسمبلی

اس طریقہ کار سے غیر ضروری درمیانی ہینڈلنگ کے دوران نئے آلودگی یا نقصان کے امکان کو کم کیا جا سکتا ہے۔

اس کے علاوہ، معائنہ کے نتائج اس کمپوننٹ کی حالت کو اسمبلی سے فوراً پہلے زیادہ درست طور پر ظاہر کر سکتے ہیں۔

بِگ برڈ انڈسٹریل کے پاس دونوں چیزیں موجود ہیں: صنعتی درستگی کی صفائی کا سامان اور مشین ویژن کی معائنہ صلاحیتیں ، جس کی وجہ سے ان اطلاقات کے لیے صفائی اور معائنہ کے متحد حل ممکن ہو جاتے ہیں جہاں دونوں عملوں کی ضرورت ہوتی ہے۔

10. بِگ برڈ انڈسٹریل کی مشین ویژن معائنہ صلاحیتیں

ہربن بِگ برڈ انڈسٹریل کمپنی لمیٹڈ (بِگ برڈ انڈسٹریل)، جو پہلے ہربن شِماڈا بِگ برڈ انڈسٹریل کمپنی لمیٹڈ تھی، آٹوموٹو پاور ٹرین اور درستگی والی صنعتی تیاری کے اطلاقات کے لیے ایک جامع صنعتی صفائی اور مشین ویژن کے حل فراہم کرتی ہے۔

اس کا مشین ویژن کاروبار چھ ماہر علاقوں پر محیط ہے:

• اورینٹ دیکھیں — جُز وی اور ہندسی معائنہ
• سطح دیکھیں — سطح کے نقص کا معائنہ
• اسمبلی دیکھیں — اسمبلی کا معائنہ اور پوکا-یوکے
• اندر دیکھیں — اندرونی سوراخ اور اندرونی دیوار کا معائنہ
• پینٹ دیکھیں — پینٹ کی سطح کے نقص کا معائنہ
• الگورتھم اور سافٹ ویئر پلیٹ فارم — مشین ویژن الگورتھم اور سافٹ ویئر

انجین بلاکس اور سلنڈر ہیڈز کے لیے، سطح دیکھیں اسے مشین کی گئی سطح کے نقص اور دیکھنے میں آنے والے ڈھالنے کے نقص دونوں کے لیے ترتیب دیا جا سکتا ہے۔

جہاں انٹرنل-ہول کی جانچ کی ضرورت ہو، اندر دیکھیں یہ انٹرنل ہولز اور اندر کی دیوار کی سطحوں سے متعلقہ جانچ کی ضروریات کو پورا کر سکتا ہے۔

اس سے جانچ کے نظام کو حقیقی نقص کی قسم، جانچ کی جگہ اور پیداواری عمل کے مطابق ترتیب دینا ممکن ہو جاتا ہے، بجائے ہر علاقے میں ایک ہی تصویر کشی کے طریقے کو لاگو کرنے کے۔

سوالات و جوابات

کیا مشین ویژن ریت کے سوراخوں اور خلاؤں کی جانچ کے لیے دستی جانچ کی جگہ لے سکتی ہے؟

ان نقصوں کے لیے جو جانچ شدہ سطح پر ظاہر ہوں، خودکار ویژن دستی بصیرتی جانچ کی جگہ لے سکتا ہے یا اسے کافی حد تک کم کر سکتا ہے۔

تاہم، وہ نقص جو ڈھالنے کے اندر مکمل طور پر چھپے ہوں اور جن کا سطح پر کوئی اشارہ نہ ہو، صرف سطحی تصویر کشی کے ذریعے دریافت نہیں کیے جا سکتے۔ ایسے نقصوں کے لیے مناسب غیر تباہ کن جانچ کے طریقے درکار ہوتے ہیں۔

کیا گہری سیکھ کا ماڈل وقت گزرنے کے بعد غلط ہو جائے گا؟

صرف آپریٹنگ وقت کی وجہ سے نہیں۔

کارکرد تبدیل ہو سکتا ہے جب مصنوعات، عمل، مواد، روشنی یا نقص کی آبادی تبدیل ہو۔ اس لیے طویل المدت پیداواری استحکام کے لیے مسلسل نمونوں کا اکٹھا کرنا اور ماڈل کی تصدیق کرنا ضروری ہے۔

شائع شدہ معائنہ کا دورانیہ 4.5 منٹ کیوں ہے؟

حوالہ دیا گیا نظام روبوٹک مقامیت اور تصویری پروسیسنگ کا استعمال کرتے ہوئے پیچیدہ انجن کے اجزاء کی سطحوں پر متعدد امیجنگ آپریشنز انجام دیتا ہے۔

شائع شدہ 4.5 منٹ کا دورانیہ حوالہ دیے گئے اطلاق کے لیے مناسب ہے۔ اگر تیز تر پیداواری ٹیکٹ کی ضرورت ہو تو معائنہ کے نقاط کو متوازی اسٹیشنز کے درمیان تقسیم کیا جا سکتا ہے یا امیجنگ اور روبوٹ کے راستوں کو بہتر بنایا جا سکتا ہے۔

کیا ویژن سسٹم کو صاف کرنے والی مشین سے منسلک کیا جا سکتا ہے؟

جی ہاں۔

بِگ برڈ انڈسٹریل دونوں درجہ اول صنعتی صاف کرنے کے آلات اور مشین ویژن معائنہ سسٹمز فراہم کرتی ہے۔ جہاں پیداواری عمل کی ضرورت ہو، صاف کرنے اور معائنہ کو آپس میں منسلک کیا جا سکتا ہے تاکہ اجزاء صاف کرنے اور خشک کرنے کے بعد براہ راست خودکار بصری معائنہ اور ٹریسیبلٹی کی طرف منتقل ہو سکیں۔

نتیجہ

ڈھالنے اور مشیننگ کی خرابیاں انجن بلاکس اور سلنڈر ہیڈز کے لیے معیار کنٹرول کے دو مختلف چیلنجز کی نمائندگی کرتی ہیں۔

ریت کے سوراخ، مسامیت، منقبضہ خرابیاں اور شامل مواد ڈھالنے سے پیدا ہوتے ہیں، جبکہ خردوں اور اثر کے نشانات مشیننگ، ہینڈلنگ یا تولیدی منتقلی کے دوران متعارف کرائے جا سکتے ہیں۔ ان کی بصری خصوصیات میں بڑا فرق ہو سکتا ہے، جس کی وجہ سے ایک واحد مستقل حد کی جانچ کی حکمت عملی کو قابل اعتماد طریقے سے لاگو کرنا مشکل ہو جاتا ہے۔

حوالہ دی گئی حل ایک 20 ایم پی صنعتی کیمرہ، زیادہ روشنی والی روشنی، فینک یک روبوٹک مقامیت اور گہری سیکھنے والی مشین ویژن کا امتزاج استعمال کرتا ہے تاکہ مخصوص مشین شدہ سطحوں اور دکھائی دینے والی ڈھالنے کی خرابیوں دونوں کی جانچ کی جا سکے۔

تاہم، پیداواری درخواستوں کے لیے، گہری سیکھنے والی جانچ کی مؤثریت صرف الگورتھم پر منحصر نہیں ہوتی۔ نمائندہ نمونے، مقداری قبولیت کے معیارات، مستحکم تصویر کشی کی حالتوں اور ایک مقررہ ماڈل برقرار رکھنے کا عمل ایک قابل اعتماد ویژن انسبکشن سسٹم کے لیے تمام ضروری اجزاء ہیں۔

بڑے پیمانے پر تیار کرنے والے اداروں کے لیے جو صاف کرنے، سطح کی جانچ اور ٹریس ایبلٹی کو ملانا چاہتے ہیں، بِگ برڈ انڈسٹریل ان عملوں کو وسیع خودکار معیار کنٹرول ورک فلو میں ضم کر سکتا ہے، جس میں شِمادا کمپنی کی تاریخی برانڈ شناخت کا حصہ کے طور پر برقرار رکھا گیا ہے۔