Det vi kan se kan också en kamera se. Därför kan vi ta kameran till hjälp i produktionen – bara vi lär den vad den ska hålla koll på. Det menar Marcus Nilsson från Gimic, som utvecklar smarta kameror med artificiell intelligens.

Han kallar sig tekniknörd. Efter studierna på Chalmers började Marcus Nilsson jobba med bildteknik, för att sedan halka in i industrin med automatiseringslösningar. Det var med den bakgrunden han startade Gimic AB, hemma i garaget för 3,5 år sedan.
Nu får han utlopp för drivkraften att hitta smarta lösningar på vanliga problem – genom att slå ihop just bildteknik och automatisering. Detta för att avslöja fel i produktionen, som en del av kvalitetssäkringen inom industrin.
– Idag är kraven på kvalitet höga, då behöver vi också höja nivån av automation, säger han till deltagarna i Skärtorsdag, som samlats i en föreläsningssal på Linnéuniversitetet.
Det Gimic har skapat är kort sagt en kognitiv kamera som blir som ”ögon” i produktionen. När den placeras på lämpliga platser i tillverkningslinjen kan den upptäcka eventuella kvalitetsbrister.
På ett tidigt stadium testade han sin idé – på äpplen.
– Jag fick äpplen av min mamma. En strid ström. Och jag tänkte – kan man programmera en maskin genom att ta bilder och lära den vad som är ett bra eller dåligt äpple? Det kunde man, konstaterar Marcus Nilsson.

Den digitala hjärnan
När den kognitiva kameran placeras i tillverkningsprocessen samlar den data som sedan återkopplas till maskinerna i tillverkningen. Idag har Gimic utvecklat hårdvara för olika typer av inspektion – kameror som till exempel är roterande, ger insyn från olika vinklar, eller är kopplade till ett rullande band. På det här viset blir det möjligt att sortera bort dåliga delar innan de ställer till problem senare i produktionslinjen.
Det roterande systemet, Helix, används för avsyning av kugghjul. Något som annars sker manuellt idag.
– Det ger ökad produktivitet men också en bättre arbetsmiljö. Det är tungt att lyfta kuggarna. Därför blir det ett lyft på flera sätt att få det digitaliserat, säger Marcus Nilsson.
Dessutom, menar han, får man väldigt bra koll på hur ofta olika specifika problem förekommer. Det ger en betydelsefull insikt i processen och bidrar till processförbättringar. Dessutom kan maskinen lära sig saker själv.
– Idag kan maskiner lära sig själva utan mänsklig inverkan. Vi kan bygga upp en digital hjärna som lär sig mer och mer ju mer data man stoppar in i den, säger Marcus Nilsson, och tillägger:
– Allt som fastnar på bild kan man inspektera. Alltså även skärverktyg. Det går att göra mycket med den här tekniken.