Controllo dell'inserimento pre-assemblaggio e ispezione cosmetica del modulo batteria
Controllo dell'integrità della batteria prima che il cellulare sia soggetto ad assemblaggio finale
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Ambiente di programmazione grafica per l'analisi di immagini industriali basata sul deep learning
Alimentato dal software di visione basato sul Deep Learning In-Sight ViDi
Durante una verifica dell'inserimento pre-assemblaggio, vengono verificati i difetti nel contenuto di un telefono prima di installare la copertura. Le batterie si possono danneggiare quando vengono inserite nell'alloggiamento. Localizzare e ispezionare la batteria è difficile a causa dello sfondo confuso e pieno dell'unità del telefono. Il software di visione con deep learning semplifica il rilevamento automatico e la classificazione dei difetti sulle superfici metalliche della batteria.
Il Deep Learning di Cognex consente al produttore di verificare l'integrità della batteria prima che il telefono sia sottoposto all'assemblaggio finale e di distinguere tra anomalie estetiche e funzionali. Utilizzando lo strumento di rilevamento dei difetti in modalità supervisionata, un tecnico può configurare il software con immagini "buone" o "scarse" con difetti etichettati. Attraverso queste immagini, lo strumento apprende a riconoscere l'aspetto normale della batteria, comprese le variazioni naturali accettabili. I parametri possono essere regolati in ogni momento durante la fase di messa a punto e convalida, finché il modello rileva e isola correttamente tutte le immagini con anomalie funzionali. Una volta avviato, lo strumento di rilevamento dei difetti identifica e rifiuta le batterie difettose.
