Automobile

Inspection des joints de soudure

Les outils de détection et de classification des défauts Cognex Deep Learning simplifient l'inspection et la classification automatisées des défauts des cordons de soudure

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Cognex Deep Learning vérifie l'intégrité des composants essentiels du groupe motopropulseur, tels que les pistons, dont la texture complexe de la surface rend les inspections par vision industrielle classiques difficiles. Les joints de soudure d'un piston sont très variables, rendant les anomalies difficiles à distinguer. Certaines anomalies de soudure, telles que les joints manquants, surchargés ou sous-chargés, sont indésirables. D'autres anomalies, comme les joints superposés, sont voulues et nécessaires pour des raisons de sécurité. Les zones sombres des images entraînent des complications supplémentaires. Compte tenu des nombreux défauts et problèmes d'éclairage possibles, l'analyse basée sur le deep learning offre une alternative simple et fiable à l'inspection par vision industrielle classique.

Cognex Deep Learning facilite l'analyse automatique des joints de soudure des pistons métalliques. L'ingénieur forme le logiciel avec l'outil de détection des défauts en mode supervisé sur un ensemble de "mauvaises" images représentant toutes les anomalies de soudage, y compris les joints qui se chevauchent, et sur de "bons" échantillons sans aucune anomalie. Ainsi, toutes les anomalies (celles voulues et celles qui sont une cause de rejet) sont identifiées comme des défauts. Dans la deuxième partie de l'inspection, l'ingénieur utilise l'outil de classification pour classer les défauts de soudure par type. En se basant sur le modèle développé pendant la supervision, le logiciel extrait les informations relatives à des défauts spécifiques et place les joints superposés dans une classe différente. En utilisant ensemble l'outil de détection des défauts et l'outil de classification, le constructeur automobile est assuré que le système d'inspection identifie tous les joints de soudure et classifie avec succès les joints qui se chevauchent.

 

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