エアバッグファブリックの検査

コグネックスのディープラーニング欠陥検出ツールは、繊維製品の外観検査を行います

Airbag up close stitch inspection

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車に乗る人の安全性を確保するため、エアバッグは厳格な品質基準を満たす必要があります。自動車メーカーは安全上重要なコンポーネントを二重、三重にチェックして品質を確保し、保証費用やリコールによる負担を軽減する必要があります。エアバッグの場合、これは特に重要で、穴、裂け目、破れ、シームや縫い目の問題など、動作不良につながる点がないことを検査する必要があります。このような品質上の問題は、手作業での検査では検出が難しく、見落とされがちです。エアバッグの生地表面は複雑なため、従来のマシンビジョンシステムでプログラミングすることが困難です。生地のパターンは非常に複雑なだけでなく、生地の伸縮性、糸の太さ、その他許容されている無数の細かな違いにより、エアバッグごとに外観が大きく異なります。すべての欠陥を明確に検出することは難しく、時間もかかることから、Cognex Deep Learningではシンプルなソリューションを提供し、「不良」画像についてトレーニングしなくても、すべての異常な特徴を識別できるようにしています。

エンジニアは、教師なし学習モードのディープラーニング欠陥検出ツールで、「合格」のエアバッグの画像セットを基にソフトウェアをトレーニングし、エアバッグの参照モデルを作成できます。このモデルは織物形状、生地特性、色など、エアバッグ生地の通常の外観を学習します。モデルの通常の外観とは異なるすべての特徴は異常と認識され、これにより、Cognex Deep Learningは穴、裂け目、破れ、通常とは異なる縫い目パターンなど、すべての異常を確実に一貫して検出します。膨大な欠陥ライブラリを使用しなくても、生地の欠陥部分をすぐに検出、報告することができます。

Airbag_Inspection_ViDi

 

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