Electrónica

Inspección estética de carcasa

Busque defectos específicos, como rayones, al mismo tiempo que tolera anomalías y variaciones insignificantes en la carcasa del dispositivo

Housing cosmetic inspection

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Las inspecciones estéticas pueden ser difíciles cuando las piezas varían, ya sea a nivel del componente o a nivel del paquete y la carcasa. Es posible que los rayones, las abolladuras y otros defectos estéticos no afecten la funcionalidad, pero sí afecten la calidad final y la percepción del consumidor. Algunos defectos estéticos pueden ser causa evidente de rechazo, mientras que otros defectos menores son aceptables. Por este motivo, los fabricantes necesitan entrenar un sistema de inspección para buscar defectos específicos y diferenciarlos de imperfecciones menores. La programación de una inspección de esta complejidad en un algoritmo basado en reglas requiere de bibliotecas de defectos complejos. La inspección humana, si bien es más flexible, es demasiado lenta, no confiable e inconsistente.

Al utilizar la herramienta de detección de defectos en modo supervisado, el ingeniero puede entrenar a Cognex Deep Learning para buscar defectos específicos, como rayones, al mismo tiempo que tolera anomalías y variaciones insignificantes. La herramienta está optimizada para trabajar con imágenes con poco contraste o mal capturadas. Por ejemplo, la imagen de abajo ilustra cómo la herramienta de detección de defectos analiza las imágenes buenas y las imágenes malas de los auriculares. Durante el tiempo de ejecución, el software califica como defectuosas las imágenes con rayones importantes, habiendo aprendido a reconocer e ignorar las imperfecciones estéticas menores.

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