Inspección de cilindros
Cognex Deep Learning detecta defectos en superficies de baterías cilíndricas para VE
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A breakthrough in complex inspection, part location, classification, and OCR
Se debe inspeccionar la caja metálica de la batería cilíndrica para detectar los defectos de la superficie antes de envolverla en su revestimiento de vinilo. Un sistema de inspección debe ser capaz de tolerar variaciones normales y anomalías insignificantes en la caja de la batería e identificar los rayones extensos. Dado que cada defecto varía levemente en tamaño y forma, resulta ineficaz programar su inspección con algoritmos de visión tradicionales basados en reglas. Además, la forma cilíndrica de la batería hace que, a veces, las imágenes sean borrosas o estén fuera de foco, lo cual complica la inspección.
Los fabricantes que buscan una mayor precisión de la inspección por lote recurren a Cognex Deep Learning, el primer software basado en el aprendizaje profundo optimizado para la automatización industrial. Cognex Deep Learning ofrece una solución de inspección eficaz combinando la capacidad humana para percibir las pequeñas variaciones con la confiabilidad, consistencia y velocidad de un sistema automatizado. Mediante el uso de las cámaras industriales Cognex (CIC), el software Cognex Deep Learning localiza los defectos y las anomalías de las superficies en lados, partes superiores e inferiores de las baterías cilíndricas al mismo tiempo que ignora las variaciones irrelevantes. Cognex Deep Learning identifica con éxito solo aquellas cajas de baterías que están dañadas, aumenta la precisión de la inspección de los fabricantes y disminuye los residuos.
