Ispezione controllo qualità maschere facciali

La visione industriale e il deep learning garantiscono maschere di qualità elevata per proteggere gli operatori sanitari in prima linea

Face mask quality control inspection

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Esistono diversi tipi di maschere facciali che aiutano a prevenire la diffusione della malattia, da una tipica maschera chirurgica fino a un respiratore N95. Questa attrezzatura è fondamentale per proteggere i lavoratori. Tuttavia, queste maschere proteggono gli utenti soltanto se sono prive di difetti e soddisfano rigorose norme ISO, il che costituisce una sfida quando la domanda supera di gran lunga l'offerta esistente. La qualità delle maschere deve essere controllata in maniera rigorosa per evitare che prodotti difettosi arrivino sul mercato, rientrano in tale ambito la verifica di difetti quali capelli o macchie presenti nel prodotto, la misurazione della larghezza della maschera, il controllo della presenza di cinghie e la determinazione del fatto che le cinghie siano correttamente attaccate alla maschera.

Sfruttando tanto la visione industriale quanto la tecnologia di deep learning, i produttori possono garantire che le maschere siano prodotte in conformità con le norme ISO e individuare le maschere difettose prima della loro spedizione. Il sistema di visione In-Sight 8402 di Cognex rileva la presenza di componenti per maschere facciali quali fasce auricolari e saldature di cinghie, misurando al contempo la larghezza delle maschere per garantire che vengano prodotte secondo le dimensioni corrette. Molti difetti, tuttavia, sono difficili da prevedere e programmare con gli algoritmi di visione industriale tradizionali. Il Deep Learning di Cognex viene addestrato con soltanto 50 immagini di esempio per individuare e classificare facilmente difetti casuali, quali strappi, macchie ed errori di cucitura.

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