Automotriz

Verificación de montaje final

La herramienta Cognex Deep Learning de detección de defectos confirma la presencia y ubicación de piezas difíciles de detectar

Automotive trim assembly wire presence check

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Las diversas piezas de recorte involucradas en la verificación del montaje final presentan un alto grado de complejidad que implica un desafío para las inspecciones de visión artificial tradicionales. Los inspectores humanos verifican que todas las piezas, como bandas de alambre y carcasas metálicas, estén presentes y correctamente montadas. Las sutiles variaciones de iluminación hacen que sea difícil indicar si las bandas están en la carcasa correcta. Si bien los inspectores humanos están capacitados para identificar las bandas, pueden ser lentos y poco precisos. Cognex Deep Learning utiliza el análisis de imágenes basado en el aprendizaje profundo para aprender la apariencia final de un corte o terminación e identificar las bandas faltantes con la misma precisión que un inspector humano, pero con la velocidad y confiabilidad de un sistema automatizado.

Descargar la Guía de aprendizaje profundo para aplicaciones automotrices

Usando la herramienta de Cognex Deep Learning de detección de defectos en modo supervisado, un técnico capacita al sistema en imágenes "malas" donde el cable está ausente, así como imágenes conocidas "buenas" donde el cable está presente, para crear un modelo de referencia para una pieza completa. Cognex Deep Learning identifica como malas y defectuosas las terminaciones o cortes con cables faltantes reprobándolas durante la inspección final.

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