Automotiva

Inspeção da soldagem de junções

As ferramentas de detecção e classificação de defeitos do Cognex Deep Learning simplificam a inspeção e classificação automatizadas de defeitos da costura de solda

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O Cognex Deep Learning inspeciona a integridade de componentes de conjuntos motriz como pistões, cuja complexidade da textura superficial dificulta a inspeção de visão tradicional. As soldagens de junções de um pistão variam muito, tornando difícil a detecção de anomalias. Certas anomalias de soldagem, como soldas em falta, com potência a mais ou a menos, são indesejáveis. Outras anomalias, como soldagens sobrepostas, são desejáveis e necessárias por razões de segurança. As áreas de imagem escuras introduzem complicações adicionais. Dada a existência de muitos desafios relacionados a falhas e iluminações, a análise com base na Tecnologia Deep Learning oferece uma alternativa simples e robusta à inspeção de visão tradicional.

Com o Cognex Deep Learning, a análise automatizada das soldagens de junções metálicas no pistão torna-se simples. O engenheiro treina o software com a ferramenta de detecção de defeitos no modo supervisionado em um conjunto de imagens "ruins" que representam todas as anomalias de soldagem, incluindo costuras sobrepostas, e em amostras "boas" sem nenhuma anomalia. Dessa forma, todas as anomalias – tanto as desejáveis quanto as causadoras de rejeição – são identificadas como defeitos. Na segunda parte da inspeção, o engenheiro usa a ferramenta de classificação para classificar defeitos de costura por tipo. Com base no modelo desenvolvido durante a supervisão, o software extrai informações sobre defeitos específicos e separa as soldagens sobrepostas em suas próprias classes. Ao usar a ferramenta de detecção de defeitos e a ferramenta de classificação juntas, o fabricante automotivo garante que o sistema de inspeção identifique todas as costuras de soldagem e classifique com sucesso as costuras sobrepostas.

 

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