Consumer Product bottles on conveyor belt

Produits de consommation

Inspection des pièces en plastique moulées par injection

Inspectez les pièces en plastique de petite taille pour détecter les défauts structurels et esthétiques

Système de vision en train d’identifier un défaut sur une pièce en plastique moulée par injection

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Même les pièces en plastique les plus petites ont des surfaces complexes et des indentations qui doivent s’emboîter parfaitement avec les autres pièces. Les marques de coulure, les déformations, les moulages courts et les bavures sont autant de défauts qui nuisent au fonctionnement des pièces en plastique.

D’autres défauts sont purement esthétiques : ils n’affectent pas le fonctionnement, mais peuvent avoir des effets négatifs importants sur les ventes s’ils se trouvent sur une partie visible d’un produit de consommation. Ces défauts esthétiques comprennent les rayures, les traces d’écoulement, les marques de brûlure, les coups et la décoloration.

Détecter ces défauts en amont permet d’éviter qu’ils n’aient un impact sur les étapes d’assemblage, ce qui risquerait d’entraîner la mise au rebut d’une pièce entièrement assemblée. La difficulté d’éclairer ces petites pièces dans les espaces restreints dans lesquels elles se trouvent une fois sorties du moule, associée à leurs surfaces réfléchissantes, ondulées et complexes, fait de l’inspection précise des pièces en plastique moulées une tâche difficile à réaliser avec la vision industrielle classique, en particulier à la vitesse des lignes de production.

Cognex Deep Learning est idéal pour l’inspection esthétique des ensembles de sous-composants. L’outil de détection des défauts s’entraîne sur un ensemble d’images de pièces en plastique exemptes de défauts. Il identifie ensuite les pièces anormales et détecte les défauts aussi bien fonctionnels qu’esthétiques qui s’écartent des images d’apprentissage.

Si le composant est invisible après l’assemblage final, ce qui rend acceptables les défauts esthétiques tels que les variations légères de couleur, l’outil de détection des défauts s’entraîne en tenant compte de ces variations et ne les marque alors plus comme des anomalies. Si la définition des défauts change avec l’analyse des assemblages finaux et des ventes, l’outil de détection des défauts peut être réentraîné rapidement avec un autre ensemble d’images ayant une limite d’acceptabilité différente.

 

Pièces en plastique moulées par injection – plus d’exemples

 

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