Consumer Product bottles on conveyor belt

Productos de consumo

Inspección de banda transportadora

Identificar y reparar rápidamente fallas en bandas transportadoras en uso

Un In-Sight D900 inspecciona una banda transportadora desde abajo en busca de defectos en la cadena

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Las bandas transportadoras se someten a un desgaste significativo constante, ya sea mientras distribuyen empaques en un centro de cumplimiento, llenan envases de comida o empacan piezas de pollo. Muchas son de metal con una variedad de tramas, eslabones y varillas específicas para usos como la congelación, la cocción, el lavado, la clasificación y la refrigeración. El uso intensivo y el desgaste resultante dan lugar a un seguimiento deficiente, una tensión floja o eslabones faltantes o doblados.

Los problemas de mantenimiento no resueltos pueden dañar los productos, lo que supone un desperdicio y un peligro potencial para la seguridad, o incluso requerir una parada inesperada de la línea, con los consiguientes retrasos en la producción. El mantenimiento preventivo ayuda a mantener la línea operativa eficazmente con poco tiempo de inactividad.

Observar la banda en forma continua durante su funcionamiento permite detectar defectos actuales o potenciales. Cuando se detiene la línea a diario, se pueden ubicar y reemplazar las piezas defectuosas.

La variedad de dobleces, rasgaduras y otros daños en los cables o eslabones metálicos, varillas y otras partes de la banda transportadora es tan amplia que es imposible programar la visión artificial convencional para identificarlos todos. Las bandas transportadoras suelen estar llenas de residuos, trozos de producto, polvo soplado y otros elementos de confusión visual, lo que hace que la visión artificial convencional no sea confiable ni siquiera para los defectos para los que está programada detectar.

El Deep Learning de Cognex realiza inspecciones continuas y precisas de bandas transportadoras en funcionamiento como rutina. Le herramienta de detección de defectos se entrena con un conjunto de imágenes de bandas transportadoras funcionales, con niveles aceptables de desgaste, e identifica todo desgaste o daño por fuera de los parámetros aceptables sin importar los residuos confusos.

Luego de detectar el defecto, la herramienta de clasificación permite mejorar el proceso. Al entrenarse con conjuntos de imágenes de piezas de bandas transportadoras tanto aceptables como dañadas, aprende a clasificar tipos específicos de daños o desgastes, proporcionando a los usuarios la información que necesitan para identificar el origen del desgaste o daño excesivo y realizar modificaciones para reducirlo o eliminarlo.

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