Automotriz

Inspección de tela de airbags

La herramienta Cognex Deep Learning de detección de defectos inspecciona textiles en busca de defectos cosméticos

Airbag up close stitch inspection

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Los airbags se someten a estrictos estándares de calidad para asegurar la seguridad de los pasajeros. Los fabricantes de vehículos deben duplicar e incluso triplicar los controles de todos los componentes críticos para la seguridad, para garantizar la calidad y reducir los costos de la garantía y su responsabilidad en caso de retiro del producto. Esto es especialmente importante en el caso de los airbags, que deben inspeccionarse por problemas de orificios, rasgaduras, roturas, costuras y puntos que podrían provocar su fallo. Estos problemas de calidad suelen pasarse por alto o ser difíciles de detectar mediante inspecciones manuales. También son difíciles de programar en un sistema de visión artificial debido a la superficie textil compleja del airbag. El patrón de tela puede ser muy complejo y la apariencia visual entre las bolsas de aire varía drásticamente debido a la naturaleza extensible de la tela, el espesor del hilado e incontables pequeñas variaciones tolerables. Debido a que la búsqueda explícita de todos los defectos es demasiado complicada y lleva tiempo, Cognex Deep Learning ofrece una solución simple para identificar todas las características sin entrenamiento sobre las imágenes “malas”.

Un ingeniero utiliza la herramienta Cognex Deep Learning de detección de defectos en modo no supervisado para entrenar el software por medio de un conjunto de "buenas" imágenes de airbags para construir un modelo de referencia de un airbag. El sistema aprende la apariencia normal de la tela del airbag, incluido el patrón de tejido, las propiedades de la tela y el color. Todas las características que se apartan de la apariencia normal del modelo se caracterizan como defectos. De esta manera, Cognex Deep Learning detecta de forma confiable y constante todas las anomalías, como orificios, rasgaduras, roturas y patrones de puntos inusuales. Las áreas defectuosas de la tela pueden identificarse rápidamente y comunicarse sin necesidad de amplias bibliotecas de defectos.

Airbag_Inspection_ViDi

 

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