Ispezione di cilindri
Cognex Deep Learning rileva i difetti superficiali su una batteria EV cilindrica
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Un involucro metallico di una batteria cilindrica deve essere ispezionato in modo tale da individuare eventuali difetti superficiali prima che venga avvolto nel suo rivestimento in vinile. Un sistema di ispezione deve essere in grado di tollerare le normali variazioni e le anomalie insignificanti presenti sull'involucro della batteria, ma deve al contempo individuare eventuali graffi gravi. Poiché ciascun difetto varia leggermente in termini di dimensioni e forma, la programmazione di questa ispezione con algoritmi tradizionali di visione basati su regole è inefficiente. Inoltre, la forma cilindrica della batteria crea talvolta un'immagine confusa e sfocata, complicando l'ispezione.
I produttori alla ricerca di una maggiore precisione nell’ispezione si rivolgono a Cognex Deep Learning, il primo software basato sul deep learning ottimizzato per l'automazione industriale. Cognex Deep Learning offre una soluzione di ispezione efficiente che combina la capacità umana di rilevare le variazioni di minore entità con l'affidabilità, l'uniformità e la velocità di un sistema automatizzato. Utilizzando telecamere industriali Cognex (CIC), il software Cognex Deep Learning localizza difetti superficiali e anomalie sui lati, sulle sommità e sui fondi delle batterie cilindriche ignorando le variazioni non pertinenti. Cognex Deep Learning identifica con successo solo i casi di batteria danneggiati, aumentando la precisione di ispezione dei fabbricanti e diminuendo gli scarti.
