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Settore automobilistico

Classificazione dei colori dei sensori del sistema di Park Assist anteriore e posteriore

Garanzia dell’installazione del colore corretto di sensori del sistema di Park Assist anteriore e posteriore con soluzioni di deep learning

The In-Sight D900 classifies front and rear park assist sensors by color to ensure they properly match the bumper color

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In entrambi i paraurti di tutte le autovetture nuove vengono integrati da 4 a 12 gruppi di sensori ultrasonici del sistema di Park Assist anteriore e posteriore. Per ragioni estetiche, tali sensori sono realizzati con diverse sfumature di colore in modo da corrispondere a quello del paraurti. La vernice per automobili moderna può contenere una varietà di particelle che distribuiscono la luce e macchie metalliche, varia leggermente in termini di colore da un punto all'altro ed è prodotta in una gamma di tonalità strettamente correlate tra loro.

I valori di rosso, verde e blu (RGB) o di sfumatura, saturazione e intensità (HSI) variano a seconda dell'angolazione e dell'orientamento. Di conseguenza, la scelta del colore corretto del sensore a partire da un ampio inventario di colori affinché corrisponda esattamente al colore specifico del paraurti in questione rappresenta un problema difficile. L’installazione del sensore sbagliato può determinare il rifiuto del veicolo da parte dell’utente finale. I sensori devono essere abbinati al colore del paraurti rapidamente e con precisione in maniera da consentire agli operati di installare il modello specificato.

Date tutte queste possibili variabili e sovrapposizioni, la visione industriale basata su regole si trova in difficoltà nel prendere la decisione corretta per l'abbinamento sensore/vernice. Quando i colori sono prossimi a sovrapporsi, anche l’occhio umano interpreta i colori in modo diverso da persona a persona.

Il Deep Learning di Cognex viene addestrato su numerose immagini diverse, con angolazioni e rotazioni diverse e lo strumento di classificazione è in grado di categorizzare i colori della vernice in maniera affidabile. Successivamente, al momento di effettuare la scelta, il Deep Learning di Cognex esamina l’immagine nel suo complesso, ponderando adeguatamente ogni singola variazione, ogni singolo riflesso, ogni singola rifrazione, granularità e sfumatura nel contesto di tale immagine in maniera da definire l’abbinamento migliore.

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