Ispezione dei difetti estetici
Rilevamento di difetti su superfici complesse di imballaggi
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Alimentato dal software di visione basato sul Deep Learning In-Sight ViDi
Ambiente di programmazione grafica per l'analisi di immagini industriali basata sul deep learning
Una delle maggiori sfide quando si trattano i difetti estetici o superficiali sui beni di consumo imballati è data dal fatto che sono difetti dinamici, spesso causati dal processo di formazione. Difetti tipici quali colpi, graffi o macchie possono essere indiscernibili sulla superficie goffrata di un componente durante le prime fasi di produzione. Questi difetti diventano visibili soltanto in determinate condizioni di illuminazione, successivamente, nel processo di produzione. Sebbene il costo di una loro individuazione tardiva possa essere dolorosamente alto, lo stesso è vero per i falsi rifiuti. Tale ispezione è particolarmente importante nei settori regolamentati nei quali una scarsa qualità dell'imballaggio può determinare eventi di richiamo o reclami da parte dei clienti.
La tecnologia di visione convenzionale può spesso non riconoscere difetti cosmetici complessi dell’imballaggio quali bolle nelle etichette, degradazione del colore, graffi, cricche, sovrastampa e problemi di imballaggio eccessivo o insufficiente. Gli ispettori umani individuano facilmente questi tipi di difetti o variazioni imprevedibili che sono invece molto difficili da programmare con algoritmi di visione industriale basati su regole.
Il software di analisi di immagini con deep learning di Cognex rileva i difetti estetici su superfici metalliche grezze e goffrate con la stessa affidabilità degli ispettori umani, ma con la velocità di un sistema computerizzato. Lo strumento di rilevamento di difetti individua difetti su materiale grezzo con un'illuminazione standard, anche quando la qualità dell'immagine è scarsa, formando un modello affidabile della forma e della texture del componente in base alle immagini di addestramento. A partire da ciò, tale strumento identifica le deviazioni nella texture superficiale come anomalie e utilizza uno strumento di classificazione per classificarle come colpi o graffi.
