Produits de consommation

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Pour certaines applications de conditionnement, les fabricants doivent se fier à l'inspection visuelle pour garantir la qualité de l'assemblage final. Les variations visuelles des produits peuvent entraîner des complications pour un système d'inspection automatisé. Le système d'inspection doit vérifier que le produit de consommation adéquat est placé au bon endroit dans l'emballage. C'est le cas de nombreuses applications de mise en kit, où le système d'inspection doit être capable d'identifier, de compter et de classer différents éléments avant l'assemblage, avec une orientation de l'emballage variable, des surfaces réfléchissantes et des géométries complexes.

Le Deep Learning de Cognex automatise la localisation, l'identification et la classification de plusieurs caractéristiques sur une image unique. Il généralise les caractéristiques distinctives de différents éléments en fonction de leur taille, forme et surface. L'utilisateur peut entraîner l'outil de localisation des pièces et de vérification de l'assemblage pour qu'il repère tous les types d'éléments dont la présence doit être vérifiée. L'image peut ensuite être divisée en différentes zones dans lesquelles l'outil recherchera la présence d'un élément et vérifiera qu'il est du bon type. Différentes configurations peuvent également être créées pour les situations où une seule ligne peut présenter différents emballages. Ainsi, l'utilisateur peut automatiser la vérification de l'emballage à l'aide d'un outil unique.

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