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Como a Japonesa Sekisui House Automatizou as Inspeções de Defeitos de Paredes Cerâmicas com o VisionPro Deep Learning

Sekisui House uses Cognex deep learning to find defects on ceramic tile

A Sekisui House Ltd. é uma das maiores construtoras japonesas, com receitas anuais de cerca de 20 bilhões de USD. A empresa, fundada em 1960 e sedeada em Osaka, é reconhecida pelo característico revestimento de azulejo cerâmico Bellburn, produzido nas suas instalações de Shizuoka e Tohoku.

Os azulejos cerâmicos Bellburn são utilizados para fachadas em construções de luxo. São atraentes, duradouros, possuem propriedades de autolimpeza e representam a filosofia da empresa de criar produtos de forma lenta e inteligente. Os azulejos são temperados e o processo de produção conta com técnicas de arte cerâmica. Contudo, tal como nas artes cerâmicas, existem por vezes pequenas linhas ou concavidades na superfície exterior, resultantes do processo de moldagem original que modelou a argila ou o material em questão. Para eliminar as imperfeições estéticas do processo de moldagem, é fundamental inspecionar cada azulejo.

Sekisui House 01

Contudo, tendo em conta o volume de inspeção visual manual, é impossível para uma pessoa acompanhar o ritmo. Também tem sido difícil e demorado formular regras de inspeção de sistemas de visão para dar resposta a todos os potenciais defeitos visuais detectados durante uma inspeção automatizada dos azulejos Bellburn. Além disso, nem todas as imperfeições resultantes de defeitos externos ou de irregularidades nas cores são causa para rejeição. Alguns dos potenciais defeitos se enquadram no intervalo aceitável, com vista a limitar o risco de serem removidos produtos em bom estado da produção, o que iria causar um impacto no volume de fornecimento necessário.

Para garantir o número necessário de azulejos Bellburn no momento da inspeção final, foi necessário formular planos de produção com base em inspeções manuais ineficientes e em taxas de produção anteriores. Isto significou um aumento do inventário, com algum estoque imóvel.

Para dar resposta a estes desafios de inspeção, a Sekisui House implementou o VisionPro Deep Learning em combinação com iluminação LED e uma câmera de leitura de linha para automatizar as inspeções de defeitos estéticos ao longo do processo de produção. Graças à inspeção automática de cada peça, a construtora foi capaz de melhorar a qualidade geral no processo de produção, reduzir a produção excedente, reduzir o estoque e os custos e ainda estabilizar o fornecimento de fachadas com azulejos cerâmicos Bellburn.

A detecção de defeitos com deep learning requer apenas uma pequena quantidade de dados de imagem

O VisionPro Deep Learning, uma solução de deep learning baseada em PC, identifica diversos defeitos estéticos na placa original com base em uma pequena quantidade de imagens de amostra. Geralmente, é necessário uma quantidade enorme de dados de imagem para que uma ferramenta de deep learning open source consiga distinguir as falhas aceitáveis das não aceitáveis. Contudo, o VisionPro Deep Learning consegue fazê-lo a partir de um conjunto de amostra com cerca de 100 imagens, porque a sua ferramenta de detecção de defeitos foi especificamente criada para a produção.

Após a etapa de queima do processo de moldagem, a iluminação LED e a câmera de leitura de linha capturam imagens externas para inspeção automatizada. O VisionPro Deep Learning identifica defeitos como protuberâncias, depressões, tonalidades ou linhas indesejadas. Em seguida, ele analisa estas imagens, permitindo aos engenheiros de automação refinar ainda mais a aplicação com base em defeitos estéticos aceitáveis ou inaceitáveis.

Alta velocidade de processamento para detecção em tempo real na linha de produção

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Ao detectar defeitos que ocorrem durante o processo de moldagem em tempo real, é possível descobrir os itens com falhas em uma fase inicial do processo. A gestão de qualidade é mais precisa quando efetuada no passo que antecede a inspeção final, melhorando a precisão do planejamento da produção. Por exemplo, a diferenciação de material com 200 x 32 cm demora aproximadamente dois segundos. Inspeções externas a esta velocidade na linha de produção recorrendo apenas à inspeção humana são completamente impossíveis. O VisionPro Deep Learning inspeciona deformações de forma seletiva, permitindo efetuar distinções a uma velocidade de processamento elevada.

Sucesso na redução de estoque imóvel

A introdução deste sistema de inspeção resultou em uma redução de 40% do estoque imóvel, que representava anteriormente 0,4% do volume de produção de reserva, conduzindo à redução dos custos.

A automação da inspeção visual com deep learning antes do processo final traduziu-se em enormes melhorias ao nível de uma gestão de qualidade mais precisa. Melhorou os rendimentos, tornando possível um planejamento de produção preciso e permitindo também uma redução no inventário.

Mais reduções de custos através de expansão horizontal

Após a implementação bem-sucedida nas instalações de Shizuoka, o sistema de detecção de defeitos com deep learning foi também implementado nas instalações de Tohoku. Em Tohoku, a inspeção externa foi incorporada após a fase de prensagem da argila. Caso sejam detectados defeitos antes de a argila secar, os materiais são reciclados, permitindo eliminar desperdícios. Isto permitiu uma economia significativa ao nível de custos de materiais.

Garantindo um fornecimento estável

A capacidade de detectar defeitos em tempo real através da automação da inspeção visual durante a produção utilizando o VisionPro Deep Learning permitiu reduzir o inventário e os custos. A automação da inspeção visual externa de cada peça de azulejo utilizando o VisionPro Deep Learning possibilitou produzir o número exato de placas cerâmicas necessárias de forma precisa sempre que são necessárias.

De forma global, o processo de produção de fachadas cerâmicas Bellburn tornou-se mais simples. Com o VisionPro Deep Learning a automatizar essas inspeções, a Sekisui House conseguiu alcançar melhor seu lema: criar individualmente residências projetadas livremente uma por vez, cada uma feita sob medida para tornar o sonho do cliente realidade.

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