CLASSIFICATION DES DÉFAUTS – Comment reconnaître et classer les défauts en quelques minutes
La classification des défauts est l’un des principaux objectifs de nombreuses industries. Automatiser la détection et la classification des défauts de manière fiable et sans expérience de la vision est possible grâce à la combinaison de l’intelligence artificielle (IA) et de la vision traditionnelle basée sur des règles.
Les technologies et les algorithmes de vision artificielle progressent sans arrêt. Ces dernières années, la tendance de l’automatisation est l’incorporation de l’Intelligence Artificielle basée sur des algorithmes de Deep Learning qui permettent de résoudre des applications complexes en utilisant une vision artificielle traditionnelle basée sur des modèles et des règles. Voulez-vous en savoir plus sur où nous allons?
Même ainsi, de nombreuses applications demandées par le marché peuvent être résolues avec la vision artificielle conventionnelle et, en fait, elles constituent la meilleure option pour obtenir le meilleur retour sur investissement.
Il existe de nombreux autres cas où il est difficile de choisir entre la vision par ordinateur conventionnelle ou investir dans une technologie d’apprentissage en profondeur . C’est pourquoi Cognex a conçu la caméra In-Sight 2800 qui allie les avantages de l’apprentissage en profondeur à la vision artificielle conventionnelle pour résoudre les applications de reconnaissance et de classification des défauts en quelques minutes.
L’In-Sight 2800 est un système compact qui intègre un ensemble d’algorithmes d’apprentissage en profondeur pré-formés qui vous permettent de mettre en œuvre des applications de détection et de classification des défauts rapidement et facilement, sans avoir besoin d’un GPU.
Le système est conçu pour être utilisé sans avoir besoin de connaissances préalables en Deep Learning ou en vision par ordinateur, et contrairement à d’autres systèmes de vision, il peut être utilisé avec un nombre illimité de classes, ce qui permet de résoudre des applications avancées.
Pourquoi choisir une caméra In-Sight 2800 pour classer les défauts ?
Facilité d’utilisation, même sans connaissances en vision par ordinateur.
L’In-Sight 2800 est conçu pour être facile à configurer, sans programmation avancée requise. Cela nécessite moins de temps et moins d’images par rapport aux solutions plus traditionnelles basées sur l’apprentissage en profondeur.
Comment un In-Sight 2800 est-il configuré ?
Dans la vidéo suivante, nous pouvons voir une démonstration de la facilité avec laquelle il est possible de classer les images avec l’IS2800.
Fonctionnalité multiclasse
La possibilité de définir plusieurs classifications vous permet de résoudre un plus grand nombre d’applications d’automatisation.
Les utilisateurs forment des outils de classification d’apprentissage de pointe en fournissant des images de pièces acceptables et inacceptables. Il n’est pas nécessaire de signaler ou de définir ce qui rend une pièce inacceptable. Au lieu de cela, l’outil lui-même évalue quelles variations d’une pièce sont significatives pour prendre une décision, tout en ignorant les variations qui n’affectent pas le classement. Les outils d’apprentissage en périphérie, intégrés à l’In-Sight 2800, peuvent également gérer des classifications beaucoup plus complexes qu’une décision binaire OK/NOK.
Des simples tâches de détection de présence/absence aux problèmes complexes de catégorisation et de classification des défauts ou des caractéristiques à l’aide du Deep Learning.
La fonctionnalité de plusieurs régions d’intérêt (ROI)
Pour affiner une application d’inspection, un ingénieur de ligne peut utiliser sa connaissance des zones variables importantes de la pièce pour définir des zones d’intérêt spécifiques, appelées région d’intérêt (ROI).
La définition du retour sur investissement fait partie intégrante de la vision par ordinateur, mais son utilisation nécessite souvent une certaine expérience. In-Sight 2800 facilite la candidature d’une personne sans expérience spécifique en matière d’outils de vision. Et la puissance de ses outils de vision signifie que n’importe quel nombre de ces ROI peut être défini, et chacune de ces ROI peut identifier n’importe quel nombre de classes.
Cela facilite la vérification de l’assemblage pour les assemblages complexes avec de nombreuses configurations différentes et des pièces variables, telles que les cartes de circuits imprimés (PCB). Auparavant, ces problèmes nécessitaient beaucoup de travail pour décider quelles fonctionnalités devaient être vérifiées pour confirmer que la bonne pièce avait été installée, puis pour programmer le système de vision afin d’examiner ces fonctionnalités. Les outils d’apprentissage en périphérie In-Sight 2800 effectuent ces déterminations de manière autonome, ce qui signifie que l’ingénieur peut se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée, telles que l’optimisation de ses opérations.
Option multi-torche
De plus, pour des options d’éclairage rapides et faciles, il existe une option Multi-Torch qui comprend quatre options d’éclairage différentes pour vous aider à déboguer votre ligne en quelques minutes, sans aucune programmation requise.
Applications dans tout type d’industries
La caméra In-Sight 2800 vous permet d’automatiser une large gamme d’applications dans tout type d’industrie . Voici quelques exemples:
automobile
Vérifiez si les joints sont bons ou mauvais en fonction de la présence/absence de défauts.
Vérification de la qualité du plateau.
Vérifiez la présence/l’absence de roulements à billes dans les bagues de roulement de roue pour assurer un montage correct.
Vérification des roulements à billes
Confirmez l’insertion correcte des connecteurs dans les faisceaux de câbles.
Vérification de l’insertion du connecteur
Biens de consommation emballés
Identifie différents arômes, par des images, dans des pains de savon pour assurer l’emballage.
Classement des emballages
Détecte la présence/l’absence de bouchons d’étanchéité sur les désodorisants.
Contrôle qualité des désodorisants
Vérifiez les étiquettes déchirées, mal orientées ou mal placées.
Détection d’étiquettes
électronique
Classe les cartes comme bonnes/mauvaises en fonction des composants manquants, endommagés ou incorrects.
Vérification des composants PCB
Nourriture et boissons
Vérifiez que les bouteilles sont correctement scellées et classez-les comme réussite/échec.
Vérification du sceau de la bouteille
S’assurer de la présence d’éléments dans l’emballage.
Pharmacie
Vérifiez les emballages à bulles ou les blisters.
Vous avez une application similaire et vous souhaitez la tester ?
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Cliquez ici pour consulter la fiche technique de la caméra Cognex InSight 2800.
