I-DV: Sistema de Inspección de Visión de Aprendizaje Profundo
Inspección de tipo humano sin el factor humano
Los sistemas de inspección por visión BOS I-DV permiten a los fabricantes aprovechar el poder de la tecnología de aprendizaje profundo para resolver inspecciones de calidad demasiado complicadas, lentas y costosas de programar mediante algoritmos tradicionales basados en reglas. Benefíciese de la fiabilidad, precisión y calidad mejorada de la automatización de inspecciones que antes estaban reservadas a operadores manuales.
ELEVAR LA CALIDAD DEL PRODUCTO CON LA TECNOLOGÍA DE APRENDIZAJE PROFUNDO
Por toda la planta de fabricación moderna, las diversas inspecciones se han reservado tradicionalmente a los operadores manuales debido a los desafíos de la automatización por su complejidad o variación. La introducción de la tecnología de aprendizaje profundo ha permitido que estas inspecciones se automaticen y se realicen de forma fiable con un grado de precisión mayor que nunca.
I-DV
La experiencia de BOS en la automatización de la visión y la geometría le ayudará a reducir los costes con menos inspecciones manuales, una identificación más rápida de los problemas y tiempos de resolución más rápidos. La I-DV es una solución de visión artificial de aprendizaje profundo, llave en mano, impulsada por Cognex y diseñada para el análisis de imágenes industriales.
Diseño predesarrollado para un bajo coste y una rápida entrega
Fácil de desplegar y mantener
Fácil de manejar
Diseño que cumple la normativa de seguridad CSA
Formación y asistencia
Adquisición y procesamiento de imágenes en paralelo
Comunicación: Ethernet/IP o Profinet
Fuente de Alimentación: 120V
Conjunto de herramientas:
Detección de defectos con Aprendizaje profundo
Verificación de ensamblajes con Aprendizaje profundo
OCR con Aprendizaje profundo
Clasificación de opciones con Aprendizaje profundo
Herramientas tradicionales de visión artificial
Diseño del sistema/red para la aplicación
Controlador y panel de visión industrial
Licencia de aprendizaje profundo de Cognex VisionPro
Cámara(s) de visión GigE, lente(s), filtro(s)
Iluminación y montaje para cada cámara
Interfaz del operador
Accesorios periféricos (teclado y bandeja, ratón)
Formación en controles (plan de estudios de 3 días de BOS)
Fijación de piezas y herramientas
Capacidad adicional de la cámara
Controlador de visión mejorado
Personalización de programación mejorada
Protocolos de comunicación alternativos
Paquete de escaneo de líneas o perfilador 3D
Soporte de panel
Estructura de montaje de la cámara
Aplicaciones y Casos de estudio
Lograr con precisión la detección de defectos complejos. A través de un aprendizaje profundo, el sistema puede ser entrenado para discernir entre las variaciones aceptables y los defectos, incluso en situaciones en las que las partes y/o los defectos pueden variar en tamaño o apariencia.
Caso de estudio: Detección de defectos en piezas mecanizadas
Caso de estudio: Detección de defectos en la calidad de la soldadura
Caso de estudio: Detección de defectos en las arrugas del asiento
Lee con facilidad códigos sesgados, altamente deformados, de bajo contraste o mal grabados. Mediante un aprendizaje profundo, el sistema se entrena en el texto real que se utiliza en la aplicación, lo que permite al sistema leer códigos que serían casi imposibles con las herramientas tradicionales de reconocimiento óptico de códigos (OCR).
Detecta si los componentes están instalados y montados correctamente aunque cambien ligeramente de aspecto, color, tamaño, ángulo o forma.
Determina si la opción correcta está instalada aunque varíe en apariencia, color, tamaño, ángulo, forma o una o más opciones tengan sutiles diferencias.
Caso de estudio: Clasificación de opciones de acabado exterior
Beneficios de la Inspección de Aprendizaje Profundo
El aprendizaje profundo combina la capacidad de autoaprendizaje y discernimiento de la inspección humana con la velocidad y consistencia de un sistema computarizado
El sistema aprende lo que está bien y lo que está mal basándose en imágenes de muestra, de forma similar a como se enseñaría a un inspector humano. Sin embargo, a diferencia de los inspectores humanos, el aprendizaje profundo es un sistema computarizado y no está sujeto a los errores o inconsistencias de la inspección humana. A través del aprendizaje profundo, el BOS I-DV es capaz de completar inspecciones más complejas con un grado de precisión de la inspección automatizada mayor que nunca.
| La visión artificial tradicional | Inspección humana | Inspección de aprendizaje profundo | |
|---|---|---|---|
| Tipo | Basado en reglas- La visión artificial tradicional se programa configurando las herramientas que deben cumplir ciertos umbrales o porcentajes | Aprende con el ejemplo - A los operadores de control de calidad se les muestra la diferencia entre las piezas defectuosas y las buenas | Auto-aprendizaje - Aprendizaje profundo aprende de las imágenes de muestra, así siendo capaz de discernir entre las variaciones aceptables y los defectos |
| Velocidad | Rápido - Las inspecciones típicas toman de 1 a 3 segundos | Lento, inconsistente - Los tiempos de inspección son típicamente de 5-10 segundos | Rápido - Las imágenes son adquiridas por cámaras y analizadas usando procesadores |
| Confiabilidad y precisión | Confialbe, alta tasa de precisión alcanzable - Las mediciones cuantitativas se computan en cada inspección | Inconsistente, menor precisión - Los defectos pueden pasar desapercibidos dependiendo de la habilidad del operador actual | Confiable, alta tasa de precisión alcanzable - Las imágenes son siempre procesadas por el mismo algoritmo |
| Complejidad/Variación | Incapaz de gestionar inspecciones complejas o muy variables - Los algoritmos tradicionales basados en reglas de visión artificial no son capaces de gestionar fácilmente inspecciones complejas | Capaz de manejar gran variabilidad y complejidad - Los operadores humanos tienen la capacidad de reconocer los defectos en las inspecciones variables o complejas | Diseñado para manejar la variabilidad y la complejidad - El aprendizaje profundo prospera al discernir con precisión las variaciones aceptables incluso en las inspecciones más complejas |
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