• kokoonpano
• konenäkö
• laadunavarmistus

Teollisuus 4.0 muuttaa tuotantoa digitalisaation, automaation ja älykkäiden järjestelmien avulla. Konenäkö on tässä murroksessa keskeinen teknologia, jonka lähes rajattomat sovellutukset tarjoavat ratkaisuja kokoonpanon pullonkauloihin – teollisuuden kriittiseen vaiheeseen, jossa tuotteiden lopullinen laatu määräytyy.

Konenäkö on teknologia, joka jäljittelee ihmisen näkökykyä. Kamera ottaa tarkastettavasta kohteesta kuvan, jonka järjestelmä analysoi ja tulkitsee havaittuja ominaisuuksia sekä tekee päätöksiä. Käyttäjä voi ohjelmoida konenäköjärjestelmän määrittämään, minkälaisia analysointeja suoritetaan. Lyhyesti kuvattuna konenäkö muuntaa kohteen visuaaliset piirteet digitaaliseksi dataksi, jota voidaan hyödyntää tuotannon vikojen ja laatuvirheiden havaitsemiseen, erilaisiin mittaustehtäviin sekä robotin ohjaukseen. (Välimäki & Niemelä 2023, 172; Westcott ym. 2023, 429–431.)

Konenäkö voi suorittaa esimerkiksi seuraavia tehtäviä:
• tunnistaa tallennettuja / opetettuja malleja kuvista
• tunnistaa kohteen sijainti
• tunnistaa poikkeava ominaisuuksia
• mitata tunnistetun kohteen koko, etäisyydet, tilavuudet
• tunnistaa ja lukea viivakoodeja, matriisikoodeja sekä kirjaimia.

Miksi konenäkö kannattaa ottaa käyttöön?

Konenäköjärjestelmät havaitsevat virheitä, jotka voivat jäädä huomaamatta perinteisissä laaduntarkastusmenetelmissä. Ihmisen tekemä tarkastus perustuu usein kokemukseen ja voi vaihdella, jolloin tulokset eivät ole aina tasalaatuisia. Konenäkö suorittaa tarkastukset huomattavasti nopeammin tuoden prosessiin varmuutta ja tehokkuutta.

Perinteiset robottisolut vaativat komponenttien räätälöintiä jokaiselle osalle erikseen. Jos tuotemalli vaihtuu ja osan geometri muuttuu, solun laitteet on suunniteltava uudelleen. Konenäkö tuo tähän merkittävää joustavuutta: fyysisten laitteiden sijaan riittää, että konenäköohjelmistoa muokataan käsittelemään uusia osia.

Mitä käyttökohteita konenäöllä on tuotteiden kokoonpanossa?

Konenäön käyttökohteet tuotteiden kokoonpanossa ovat monipuoliset ja jatkuvasti kehittyvät. Se tarjoaa tehokkaita ratkaisuja erityisesti laadunvarmistukseen, mutta mahdollisuudet ulottuvat paljon pidemmälle – rajana on vain suunnittelijan mielikuvitus.

Vaikka kokoonpanotyöntekijät asentavat osia huolellisesti, virheitä voi silti tapahtua. Virheelliset asennukset on tärkeää tunnistaa mahdollisimman aikaisessa vaiheessa, jotta ne voidaan korjata ennen tuotteen etenemistä seuraaviin työvaiheisiin.
Konenäkö mahdollistaa oikean osan asennuksen varmistamisen sen muodon, värin ja geometrisen rakenteen perusteella.

Konenäön käyttö soveltuu kriittisien osien olemassaolon tarkastukseen. Kriittisten osien puuttuminen aiheuttaisi myöhemmässä vaiheessa merkittävän lisätyön. Tämä korostuu erityisesti tilanteissa, joissa osan päälle asennetaan myöhemmin muita komponentteja, eikä sen olemassaoloa voida tarkistaa ilman purkutoimenpiteitä.

Konenäköä voidaan myös käyttää tarkistamaan osat, joiden asennettava määrä ja/tai variantti vaihtelee tilaukselle valitun option mukaan. Konenäöllä pystytään tunnistamaan osan variantti ja määrä ja varmistaa, että se vastaa tilauksen tietoja.

Olemassaolon tunnistamisen lisäksi voidaan tarkistaa, että osa on asennettu vaatimusten mukaisesti.

Mahdolliset kohteet ovat seuraavat:

• osan asento, mittaamalla sen rotaatio ja kaltevuus suhteessa oikeaan malliin
• liimapalkojen täydellisyys, vertaamalla niitä tallennettuun referenssimalliin
• sovitteet, mittaamalla asennettujen osien välien leveydet sekä korkeuserot.

Konenäkö voi havaita pieniä eroja, joita on vaikea huomata ihmisen näöllä. Se pystyy tunnistamaan tuotteen pinnan naarmut, karheudet, huokoisuudet, virheet tai muut poikkeamat. Erikoiskameroilla voidaan jopa tarkastaa mikroskooppisia pinnan naarmuja. Konenäön kyky luoda tarkka 3D-malli fyysisestä esineestä mahdollistaa geometrian yksityiskohtaisen vertailun ja poikkeavuuksien havaitsemisen tuotantoprosessin aikana virheen sattuessa.

Koodinlukeminen

Konenäköjärjestelmät pystyvät lukemaan ja tunnistamaan viivakoodeja, matriisikoodeja sekä kirjaimia. Kirjaimet voivat olla esimerkiksi tulostettuja, stanssattuja tai käsin kirjoitettuja kirjaimia.

Käyttökohteet voisivat olla seuraavat:

• tuotteen seuranta, lukemalla tuotteessa oleva yksilöllistä koodia eri tuotannon prosessivaiheessa asennetulla konenäkökameralla
• työntekijän käsin kirjoittaman dokumentin tiedon syöttäminen järjestelmään.

Niiden lisäksi esimerkiksi autoteollisuudessa tuotteiden seurantaa varten osassa on usein osanumero, matriisikoodi ja/tai viivakoodi. Näitä koodeja voidaan käyttää tarkistettaessa, onko kyseinen osa asennettu. Variantin tunnistaminenkin voidaan tehdä osan muodon sijaan näiden koodien avulla, jos kaikki osan variantit ovat ulkomuodoltaan täysin identtisiä.

Robotin ohjaus kokoonpanossa

Visuaalisen tiedon avulla konenäkö mahdollistaa robottien tarkan ja joustavan ohjauksen, mikä parantaa tuotannon tehokkuutta ja laatua.
Kokoonpanon robottisoluissa konenäköä voidaan hyödyntää esimerkiksi:

• joustavassa osien tarjoilussa
• virheellisen osan tunnistamisessa ja sen hylkäämisessä
• osien variantin luokittelussa ja varianttikohtaisen ohjelman käynnistämisessä
• asennusalueen puhtauden tarkastuksessa
• osien poimimisessa ja sijoituksessa
• sijoitetun osan asennon tarkastuksessa
• työkalujen käytössä, kuten liimaamisessa ja ruuvaamisessa
• suoritetun työn monitoroinnissa.

Miten konenäkö ohjaa robotin?

Konenäkö ohjaa robottia poimimaan ja sijoittamaan osan kertomalla robotille, missä osa sijaitsee, tunnistamalla sen kameralla. Vastaavasti konenäkö voi myös kertoa sijoitettavan paikan tarkan sijainin. Toisin sanottuna voidaan määritellä robotille dynaamisesti, mihin sen pitää kohdistaa työkalunsa. Konenäön avulla robotti voi myös suorittaa Bin-picking:n, eli poimia osan päällekkäin sekoitetusta joukosta.

Kokoonpanossa autonomiset robotit voivat siirtää osia tai esikokoonpanottuja osia asennusasemille. Konenäkö ohjaa robottia tunnistamaan ympärillä olevien esineiden sijainnin, jolloin robotti voi välttää törmäyksiä. Lisäksi konenäköä voidaan käyttää turvalaitteena: se tunnistaa robottia lähestyvän työntekijän ja hidastaa tai pysäyttää robotin liikkeen.

Yhteenveto

Konenäkö on modernin teollisuuden välttämätön teknologia, joka lisää tuotannon tehokkuutta ja vähentää hukkaa. Sen sovelluskohteet ovat lähes rajattomat, mutta suurimmat hyödyt saavutetaan tapauskohtaisella huolellisella suunnittelulla. Kokoonpanossa konenäkö tarjoaa ratkaisuja tuotannon pullonkauloihin, ja sen merkitys kasvaa jatkuvasti teollisuuden siirtyessä älykkäämpää tuotantoa.

Tämän artikkelin aiheena oleva opinnäytetyö julkaistaan Theseuksessa joulukuussa 2025. Opinnäytetyön kirjoittaja on Mio Männistö ja ohjaajana toimi Kalevi Vesterinen.

Artikkelikuva: Unsplash. https://unsplash.com/photos/a-large-room-filled-with-lots-of-shelves-isO_JcRYYeU

Lähteet:

Välimäki, K. & Niemelä, M. 2023. Teollisuuden robotiikka. Helsinki: Suomen Robotiikkayhdistys ry

Westcott, J. R., Gupta, A. K. & Arora, S. K. 2023. Industrial Automation and Robotics Second Edition. Boston: Mercury Learning and Information. Viitattu 1.11.2025. Vaatii käyttäjätunnuksen.