Ispezione di spazzolini da denti
Identifica i problemi con le setole nelle testine di spazzolini da denti
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Ambiente di programmazione grafica per l'analisi di immagini industriali basata sul deep learning
Per fabbricare una testina per uno spazzolino da denti, mazzi di setole o filamenti di nylon vengono piegati a metà, inseriti in fori modellati nella testina e quindi tenuti in posizione da anelli metallici a graffetta. A seconda del design e del tipo di spazzolatura previsto, le setole sono disponibili in un'ampia gamma di diametri, sezioni trasversali e colori. Dopo che tutti i mazzi di setole sono stati posizionati, l'ispezione della testina dello spazzolino da denti deve garantire il posizionamento, la densità e il colore corretti prima che vengano tagliati e le estremità delle setole vengano lavorate per acquisire una delle diverse forme possibili.
Come per molti articoli di consumo, la gamma di possibilità per la sezione trasversale, la densità e il colore delle setole nelle testine degli spazzolini è aumentata in modo significativo. Dato che gli spazzolini da denti entrano in bocca, devono essere privi anche dei più piccoli difetti. I difetti sono così imprevedibili e la loro possibile gamma così ampia che è difficile programmare la visione industriale convenzionale per rilevarli tutti.
Il Deep Learning di Cognex viene addestrato utilizzando una serie campione di immagini di testine accettabili per qualsiasi modello dato di spazzolino da denti, con la sua combinazione di forme, densità e colori delle setole. Durante l'ispezione delle setole dello spazzolino da denti, lo strumento di rilevamento dei difetti può quindi individuare eventuali anomalie nella testina dello spazzolino da denti oggetto di ispezione e respingerla prima che proceda oltre nelle fasi di lavorazione e confezionamento. L'addestramento in relazione a nuovi design richiede solo un nuovo set di immagini di addestramento e soltanto pochi minuti.
