Inovação

Pioneiros em tecnologia de visão artificial e automação de processos de produção

A inovação está no nosso ADN. Desenvolvemos sistemas personalizados de visão artificial da indústria 4.0 para automatizar, agilizar e tornar os processos mais eficientes.

A inovação está no nosso ADN

(Español) AIS REV - DESARROLLO EXPERIMENTAL DE UNA SOLUCIÓN 360º BASADA EN TECNOLOGÍAS DEEP LEARNING PARA EL CONTROL DE CALIDAD DE ENVASES CILÍNDRICOS

(Español)

 

Objetivo General

El objetivo de este proyecto es desarrollar un prototipo de sistema de inspección de envases en líneas de producción. El sistema permite capturar la vista completa del envase en 360º mediante varias cámaras y emplea técnicas de inteligencia artificial y deep learning para asegurar que cada producto cumple con los criterios de calidad establecidos por el fabricante.

Desarrollo del Prototipo de Inspección Automatizada

Descripción: El prototipo se ha diseñado para identificar defectos en los envases de manera autónoma y precisa. Incluye:

  • Iluminación homogénea en las paredes laterales del producto.
  • Estructura de soporte para cámaras con un sistema sincronizado de captura de imágenes.
  • Pruebas con cámaras de distintos fabricantes, como OMRON e iRiple, y configuraciones avanzadas de iluminación.

Sistema de Adquisición y Almacenamiento de Datos

Para gestionar el alto volumen de datos generados, hemos implementado una arquitectura eficiente para la ingesta y almacenamiento de datos. Este sistema de Data Warehouse permite el almacenamiento y análisis continuo de la información de inspección.

Modelo de Deep Learning para Clasificación de Defectos

Hemos desarrollado un modelo de Deep Learning que analiza las imágenes capturadas para identificar posibles defectos en los envases. Los parámetros de calidad fueron definidos para optimizar el etiquetado y la detección de defectos, mientras seguimos mejorando el conjunto de datos de entrenamiento.

Pruebas de Concepto y Evaluación de Resultados

Tras implementar el modelo, se llevaron a cabo pruebas para validar su eficacia. Este proceso ha sido fundamental para ajustar y perfeccionar el sistema de inspección antes de su despliegue en entornos de producción.

Resumen del Proyecto

  • Proyecto: IDI-20221085
  • Ubicación de ejecución: Nuestras instalaciones en Sabadell, Barcelona.
  • Duración del proyecto: Junio 2022 – Abril 2024.
  • Presupuesto Aceptado: 273.536 euros (Ayuda concedida cofinanciada por CDTI y fondos Feder 232.505,60 euros).

AIS REV - DESENVOLVIMENTO EXPERIMENTAL DE UMA SOLUÇÃO 360º BASEADA EM TECNOLOGIAS DE APRENDIZAGEM PROFUNDA PARA O CONTROLO DE QUALIDADE DE EMBALAGENS CILÍNDRICAS

 

Objetivo Geral

O objetivo deste projeto é desenvolver um protótipo de sistema de inspeção de embalagens em linhas de produção. O sistema permite capturar a visão completa da embalagem em 360º através de várias câmaras e utiliza técnicas de inteligência artificial e deep learning para garantir que cada produto cumpre os critérios de qualidade estabelecidos pelo fabricante.

Desenvolvimento do Protótipo de Inspeção Automatizada

Descrição: O protótipo foi concebido para identificar defeitos nas embalagens de forma autónoma e precisa. Inclui:

     

  • Iluminação homogénea nas paredes laterais do produto.

    •  

  • Estrutura de suporte para câmaras com um sistema sincronizado de captura de imagens.

    •  

  • Testes com câmaras de diferentes fabricantes, como OMRON e iRiple, e configurações avançadas de iluminação.

Sistema de Aquisição e Armazenamento de Dados

Para gerir o elevado volume de dados gerados, implementámos uma arquitetura eficiente para a recolha e armazenamento de dados. Este sistema de Data Warehouse permite o armazenamento e a análise contínua da informação de inspeção.

Modelo de Deep Learning para Classificação de Defeitos

Desenvolvemos um modelo de Deep Learning que analisa as imagens capturadas para identificar possíveis defeitos nas embalagens. Os parâmetros de qualidade foram definidos para otimizar a etiquetagem e a deteção de defeitos, enquanto continuamos a melhorar o conjunto de dados de treino.

Provas de Conceito e Avaliação de Resultados

Após a implementação do modelo, foram realizados testes para validar a sua eficácia. Este processo foi fundamental para ajustar e aperfeiçoar o sistema de inspeção antes da sua implementação em ambientes de produção.

Resumo do Projeto

     

  • Projeto: IDI-20221085

    •  

  • Local de execução: Nossas instalações em Sabadell, Barcelona.

    •  

  • Duração do projeto: Junho de 2022 – Abril de 2024.

    •  

  • Orçamento Aceite: 273.536 euros (Apoio concedido cofinanciado pelo CDTI e fundos Feder: 232.505,60 euros).

Desenvolvimento de projetos de I+D

Desenvolvemos soluções inovadoras para necessidades para as quais, até ao momento, não existe uma solução no mercado.

Sistemas de produção inteligente para o erro zero

O nosso objetivo é que possa minimizar os erros durante o processo de produção. Implementamos sistemas que garantem que não haja erros e, portanto, evitam a necessidade de repetir a produção.

Projetos chave na mão

Nós tratamos de tudo para que os sistemas implementados estejam prontos a ser utilizados. Além disso, ministramos formações ao pessoal responsável pelo controlo da gestão dos sistemas de visão artificial para que os dominem e tirem o máximo partido deles. Terá total autonomia com os sistemas implementados.

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Alta tecnologia

Trabalhamos com a melhor tecnologia do mercado para que os sistemas implementados sejam também os melhores. Estamos em constante evolução e investigação para nos mantermos na vanguarda.

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Caso de sucesso e inovação

Packvision, minimizando erros no setor de embalagens

Para este projeto, introduzimos a tecnologia de visão artificial e robótica na impressão direta em embalagens rígidas de plástico injetado.

O objetivo era aumentar a eficiência na produção e, assim, evitar o desperdício de grandes quantidades de embalagens. Desta forma, reduzimos os resíduos produzidos, o que representa um benefício adicional para o ambiente.

A Packvision reduz os defeitos e erros de fábrica, por vezes produzidos pela revisão manual. Uma solução que poderá ser replicada noutros setores que ainda não utilizam esta técnica.

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