Électronique

Inspection esthétique des boîtiers

Recherchez des défauts spécifiques, tels que des rayures, tout en tolérant les anomalies et variations insignifiantes sur les boîtiers des appareils

Housing cosmetic inspection

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Les inspections esthétiques peuvent être difficiles lorsque les pièces varient, que ce soit au niveau des composants ou du boîtier et de l’emballage. Il se peut que les rayures, les bosses et d’autres défauts esthétiques n’altèrent pas le fonctionnement mais affectent la qualité des produits finis et la perception des consommateurs. Certains défauts esthétiques peuvent être une cause évidente de rejet, tandis que d’autres défauts mineurs sont acceptables. C’est pourquoi les fabricants doivent apprendre à leurs systèmes d’inspection à rechercher des défauts spécifiques et à les différencier des imperfections mineures. La programmation d’une inspection de cette complexité dans un algorithme basé sur les règles nécessite des bibliothèques de défauts complexes. L’inspection manuelle, bien que plus flexible, est trop lente, peu fiable et irrégulière.

Grâce à l’outil de détection des défauts en mode supervisé, un ingénieur peut apprendre à Cognex Deep Learning à rechercher des défauts spécifiques, tels que des rayures, tout en tolérant les anomalies et variations insignifiantes. L’outil est optimisé pour fonctionner avec des images manquant de contraste ou mal acquises. Par exemple, l’image ci-dessous illustre comment l’outil de détection des défauts analyse les bonnes et les mauvaises images d’écouteurs. Lors de l’exécution, le logiciel définit les images comportant des rayures importantes comme étant défectueuses, ayant appris à identifier et ignorer les imperfections esthétiques mineures.

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