Inspection du convoyeur

Identifiez et réparez rapidement les défauts sur les convoyeurs en fonctionnement

Un In-Sight D900 inspecte un convoyeur par le dessous pour détecter les défauts de la chaîne

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Qu’ils permettent d’acheminer des paquets dans un centre de distribution, de conditionner des goûters ou d’emballer des morceaux de poulet, les convoyeurs sont sujets à une usure importante et constante. Beaucoup sont en métal avec une variété de tissages, de maillons et de tiges spécifiques à des utilisations telles que la congélation, la cuisson, le lavage, le tri et le refroidissement. L’utilisation intensive et l’usure qui en résulte entraînent une dégradation du circuit, un relâchement de la tension ou encore l’absence ou la déformation des maillons.

Des problèmes de maintenance non résolus peuvent endommager les produits, entraînant un gaspillage et des risques potentiels pour la sécurité, ou même nécessiter un arrêt inattendu de la ligne, avec les retards de production que cela provoque. La maintenance préventive contribue au bon fonctionnement de la ligne avec un minimum de temps d’arrêt.

La surveillance continue du convoyeur pendant son fonctionnement permet de détecter les défauts actuels et potentiels. Lors de l’arrêt quotidien de la ligne, les pièces défectueuses peuvent être localisées et remplacées.

La variété des courbures, des déchirures et autres dommages subis par les maillons, les tiges et les diverses pièces en fil ou en métal du convoyeur est telle qu’il est impossible de programmer la vision industrielle classique pour tous les identifier. Les convoyeurs sont souvent remplis de débris, de morceaux de produits, de poussière et d’autres perturbateurs visuels, ce qui rend la vision industrielle classique peu fiable, même pour détecter les défauts pour lesquels elle est programmée.

Cognex Deep Learning effectue une inspection continue et précise des convoyeurs en fonctionnement. L’outil de détection des défauts s’entraîne sur un ensemble d’images de convoyeurs fonctionnels, avec des niveaux d’usure acceptables. Puis, il signale toute usure ou tout dommage qui ne s’inscrit pas dans les paramètres acceptables, quels que soient les débris gênants.

Une fois les défauts détectés, l’outil de classification permet d’améliorer les processus. En se basant sur des ensembles d’images de pièces de convoyeur acceptables et endommagées, il apprend à classer des types de dommages ou d’usures spécifiques. Il fournit ainsi aux utilisateurs les informations dont ils ont besoin pour identifier la cause d’un niveau d’usure ou d’endommagement excessif et procéder à des modifications afin de le réduire ou l’éliminer.

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