Automotiva

Verificação da montagem final de corte

A ferramenta de detecção de defeitos do Cognex Deep Learning confirma a presença e o posicionamento de componentes em um plano de fundo confuso

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As várias peças de corte envolvidas na verificação da montagem final introduzem um alto grau de complexidade que desafia as inspeções de visão tradicionais. Os inspetores humanos verificam se todas as peças, tais como bandas de arame e invólucros metálicos. estão presentes e corretamente montados. Variações súbitas na luminosidade tornam difícil dizer se as bandas estão em seus invólucros corretos. Os inspetores humanos, apesar de competentes na identificação de bandas de arame, podem ser lentos e inconsistentes. O Cognex Deep Learning utiliza a análise de imagem da Tecnologia Deep Learning para aprender a aparência final de uma peça de corte e identificar bandas em falta tão bem quanto um inspetor humano, mas com a velocidade e a confiabilidade de um sistema automatizado.

Faça o download do Guia de Aplicações Automotivas Utilizando a Tecnologia Deep Learning

Usando a ferramenta de detecção de defeitos do Cognex Deep Learning no modo supervisionado, um técnico treina o sistema em imagens "ruins" de guarnição onde o fio está ausente, bem como em imagens "boas" conhecidas onde o fio está presente, para criar um modelo de referência para uma peça completa de acabamento. Utilizando esse modelo, o Cognex Deep Learning identifica as peças cortadas com bandas de arame em falta como anômalas e defeituosas, as reprovando durante a inspeção final.

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