Produtos de Consumo

Inspeção de Defeitos Cosméticos

Capture defeitos em superfícies de embalagens desafiadoras

Cosmetic Defect Inspection

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Um dos maiores desafios ao lidar com defeitos cosméticos ou de superfície em produtos de consumo embalados deve-se ao fato de que esses defeitos são dinâmicos, normalmente causados pelo processo de formação. Defeitos comuns como batidas, arranhões ou manchas podem ser indiscerníveis em uma superfície texturizada de uma peça durante a fase preliminar de produção. Esses defeitos se tornam visíveis apenas com o recurso de condições específicas de iluminação em uma fase mais avançada do processo de produção. Embora o custo de uma detecção de defeitos tardia possa ser bastante dispendioso, as falsas rejeições podem ser igualmente onerosas. Esta inspeção é especialmente importante em indústrias reguladas, nas quais embalagens de baixa qualidade podem levar a eventos de recall ou reclamações de consumidores.

Tecnologia de visão convencional pode frequentemente deixar passar defeitos de embalagem cosméticos complexos Estes tipos de defeitos ou variações imprevisíveis são facilmente detectados por inspetores humanos, mas muito difíceis para um programa com algoritmos de visão baseado em regras.

O software de análise por imagem com base na tecnologia Deep Learning da Cognex detecta defeitos cosméticos em superfícies metálicas texturizadas de forma tão confiável como inspetores humanos o fariam, mas com a velocidade de um sistema computadorizado. A ferramenta de detecção de defeitos detecta defeitos em materiais ásperos com iluminação padrão, até mesmo quando a qualidade da imagem é baixa, por meio da formação de um modelo confiável da textura e da forma da peça, com base em imagens de treinamento. Em seguida, identifica desvios na textura da superfície como anomalias e os classifica como batidas ou arranhões.

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