Tecnologia Deep Learning

Desafios para a Visão Industrial

Rules-based algorithm

Algoritmos baseados em regras lutam para programar inspeções complexas envolvendo desvios e defeitos imprevisíveis

Os sistemas de visão industrial funcionam de forma confiável com peças consistentes e bem fabricadas. Eles operam por meio de filtragem passo a passo e algoritmos baseados em regras que são mais econômicos do que a inspeção humana. Mas os algoritmos tornam-se difíceis de programar à medida em que as exceções e as bibliotecas de defeitos aumentam.

Os sistemas de visão industrial toleram alguma variabilidade na aparência de uma peça devido a:
  • Escala
  • Rotação
  • Distorção

Entretanto, texturas de superfície complexas e problemas de qualidade de imagem introduzem sérios desafios de inspeção. Os sistemas de visão industrial têm dificuldade para distinguir as variações e o desvios entre peças visualmente muito semelhantes. Anomalias "funcionais", que afetam a utilidade de uma peça são quase sempre motivo de rejeição, enquanto anomalias cosméticas podem não ser, dependendo das necessidades e preferências do fabricante. Mais problematicamente, é muito difícil para um sistema de visão industrial tradicional distinguir esses defeitos.

Montagem de fios de revestimento de carros 

Certas inspeções de visão industrial tradicionais, como a verificação final da montagem, são notoriamente difíceis de programar devido às diversas variáveis que podem ser difíceis de isolar, como:
  • Iluminação
  • Alterações na cor
  • Curvatura
  • Campo de Visão (FOV)

Para inspeções complexas envolvendo desvios e defeitos imprevisíveis, que podem ser complicados demais para serem programados e mantidos, o software com base na tecnologia Deep Learning oferece uma excelente alternativa.

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