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Settore automobilistico

Verifica dell'assemblaggio finale della carrozzeria

Lo strumento di rilevamento dei difetti di Deep Learning di Cognex conferma la presenza e il posizionamento dei componenti su uno sfondo confusionario.

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I diversi pezzi della carrozzeria verificati nell'assemblaggio finale rappresentano una difficoltà per le tradizionali ispezioni industriali. Gli ispettori umani verificano che tutte le parti, come le fasce dei cavi e gli alloggiamenti metallici, siano presenti e correttamente assemblati. Leggere variazioni di illuminazione rendono difficile controllare se le fasce sono nel corretto alloggiamento. Gli ispettori umani, benché addestrati per localizzarle, possono essere lenti e incoerenti. Cognex Deep Learning utilizza l'analisi dell'immagine con deep learning per registrare l'aspetto finito di un pezzo di carrozzeria e identificare le fasce mancanti con la stessa precisione di un essere umano, ma con la velocità e affidabilità di un sistema automatico.

Scarica la guida sulle applicazioni del deep learning per il settore automobilistico

Utilizzando lo strumento di rilevamento dei difetti Cognex Deep Learning in modalità supervisionata, un tecnico addestra il sistema su immagini "cattive" di rifilatura dove il filo è assente, nonché su immagini note "buone" dove il filo è presente, per creare un modello di riferimento per un pezzo completo di rifilatura.Mediante questo modello, Cognex Deep Learning classifica i pezzi di carrozzeria con fascia mancante come anomali e difettosi, scartandoli durante l'ispezione finale.

Assemblaggio del rivestimento tramite ViDi

 

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