La inspecció automatitzada permet verificar el 100 % de la producció sense dependre de l’ull humà: càmeres i programari examinen cada unitat i decideixen si compleix o no. Quan aquest control es basa en xarxes neuronals, el sistema aprèn a detectar defectes que les regles fixes no poden descriure. Vegem com funcionen els sistemes d’inspecció automàtica i què aporten les xarxes neuronals.
Què és la inspecció automatitzada
És la substitució del control manual o per mostreig per un sistema que inspecciona en línia, a la velocitat de producció i amb el mateix criteri sempre. Detecta defectes, mesura, verifica codis i separa les peces correctes de les defectuoses de manera automàtica.
Sistemes d’inspecció automàtica
Un sistema d’inspecció automàtica integra càmera, il·luminació, òptica i programari sobre la mateixa línia. Es dispara amb el pas del producte, analitza la imatge i envia l’ordre d’acceptar, rebutjar o expulsar. En cobrir el 100 %, evita que un defecte arribi al client i genera dades per millorar el procés.
Sistemes d’inspecció amb xarxes neuronals
Quan el defecte és variable o difícil de definir —productes orgànics, textures, acabats irregulars—, les regles tradicionals es queden curtes. Els sistemes d’inspecció amb xarxes neuronals (deep learning) aprenen a partir d’exemples de peces bones i defectuoses, i generalitzen a casos nous. Així s’automatitzen inspeccions que abans només un expert podia jutjar.
Quan triar cada enfocament
Per a mesures i defectes ben definits, la visió per regles és ràpida i precisa. Per a la variabilitat natural o defectes “difusos”, el deep learning aporta robustesa. L’habitual és combinar-los en una mateixa plataforma d’inspecció per cobrir tot l’espectre de defectes.
A AIS Vision Systems integrem la plataforma d’inspecció i models de deep learning per automatitzar el teu control de qualitat. Explica’ns el teu cas i dissenyem la inspecció a mida.