Detección automática de falsificaciones
Verificar la autenticidad de los productos electrónicos devueltos para su reembolso
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Los teléfonos inteligentes de gama alta y otros productos electrónicos de consumo caros son objetivos naturales de la falsificación. Las devoluciones de productos falsificados para su reembolso son un problema creciente y una fuente de pérdidas económicas para los fabricantes.
Los productos se compran y devuelven a través del comercio electrónico. Muchas devoluciones de productos aparentes son en realidad falsificaciones que utilizan la misma carcasa o una similar, pero contienen otros elementos internos, o están vacías. Los fabricantes deben verificar la autenticidad del producto antes de emitir un reembolso.
Las imágenes de rayos X pueden mostrar el interior de cada carcasa. Dada la amplia variedad de contenidos posibles, la visión artificial convencional está limitada en su capacidad para distinguir los productos auténticos de los falsificados a la velocidad necesaria para un procesamiento efectivo.
El aprendizaje profundo de Cognex es una solución ideal para identificar las devoluciones de productos falsos, ya que no depende de una programación compleja y lenta. La herramienta de localización de piezas se entrena con un conjunto de imágenes que contienen las piezas específicas que deben estar presentes para que el teléfono inteligente devuelto se clasifique como completo y auténtico. Una vez entrenada, la herramienta de localización de piezas examina las imágenes de rayos X de los teléfonos devueltos y confirma rápidamente la presencia o ausencia de estas piezas en los lugares adecuados sin necesidad de abrir la carcasa.
Dependiendo de los tipos de falsificaciones que se devuelvan, también podría utilizarse la herramienta de clasificación de aprendizaje profundo de Cognex. En este caso, la herramienta de clasificación se entrena con imágenes de rayos X de teléfonos auténticos y falsificados y aprende a distinguir los teléfonos auténticos de una amplia variedad de falsificaciones. A medida que los tipos de falsificación cambian, la herramienta de clasificación se reentrena fácilmente en un conjunto de imágenes del nuevo tipo y puede volver a desplegarse rápidamente en la línea con la nueva categoría, sin necesidad de programación.
