Électronique

Détection automatisée des contrefaçons

Vérifiez l’authenticité des produits électroniques retournés en vue d’un remboursement

Pass and fail inspection results on assembled mobile phone

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Les smartphones haut de gamme et autres produits électroniques grand public onéreux sont naturellement visés par la contrefaçon. Le retour de produits contrefaits pour l’obtention d’un remboursement est un problème grandissant et une source de pertes financières pour les fabricants.

Les produits sont achetés et retournés par le biais du commerce en ligne. De nombreux retours de produits présumés sont en fait des contrefaçons avec une boîte identique ou similaire qui contient d’autres éléments ou qui est vide. Les fabricants doivent vérifier l’authenticité des produits avant de procéder au remboursement.

Les radiographies permettent de voir l’intérieur de chaque boîte. Au vu du large éventail de contenus possibles, la vision industrielle classique n’a qu’une capacité limitée pour différencier les produits authentiques des contrefaçons à la cadence exigée pour assurer un traitement efficace.

Cognex Deep Learning est une solution idéale pour identifier les faux retours de produits puisqu’il ne s’appuie pas sur une programmation complexe et fastidieuse. L’outil de localisation des pièces s’entraîne sur un ensemble d’images contenant les pièces spécifiques qui doivent être présentes pour que le smartphone retourné soit classé comme complet et authentique. Une fois entraîné, l’outil examine les radiographies des téléphones retournés et confirme rapidement la présence ou l’absence de ces pièces aux emplacements prévus, sans qu’il soit nécessaire d’ouvrir la boîte.

Selon les types de contrefaçons retournés, l’outil de classification de Cognex Deep Learning peut également être utilisé. Dans ce cas, l’outil de classification s’entraîne sur des radiographies des téléphones authentiques et contrefaits, et apprend à différencier les téléphones authentiques d’un large éventail de contrefaçons. Lorsque les types de contrefaçons changent, l’outil de classification peut être facilement réentraîné sur un ensemble d’images montrant le nouveau type et rapidement redéployé sur la ligne avec la nouvelle catégorie, sans aucune programmation.

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