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Herramientas de visión artificial basado en IA

Herramientas de visión artificial basado en IA que resuelven tareas básicas o de complejo, garantizando calidad y rastreabilidad consistentes incluso en ambientes de fabricación variables. 

¿Qué son las herramientas de visión basado en IA?

Las herramientas de visión basado en IA utilizan algoritmos avanzados para automatizar las aplicaciones de inspecciones. La IA de Cognex incluye tecnología de Edge Learning y Deep Learning, lo que permite a los productores resolver cualquier tarea de visión de complejo que sea demasiado desafiante para el sistema tradicional basado en base a reglas o las inspecciones manuales. Estas herramientas toleran variaciones naturales y, al mismo tiempo, distinguen entre defectos aceptables e inaceptables, lo que garantiza un control de calidad constante. 

¿Por qué elegir las herramientas de visión de IA de Cognex? 

Adaptabilidad

Las herramientas de IA de Cognex se destacan en ambientes dinámicos y complejo. Ya sea que esté lidiando con iluminación inconsistente, fondos desafiantes o fallas impredecibles de productos, estas herramientas pueden ajustarse en tiempo real, lo que garantiza una alta precisión y confiabilidad. 

Escalabilidad y preparación para el futuro

Ya sea que necesite una solución simple para aplicaciones estándar o funciones avanzadas impulsadas por Deep Learning para inspecciones de complejo, la herramienta de IA de Cognex se adapta a sus necesidades. Ofrecen una flexibilidad incomparable en tareas pequeñas o grandes para manejar sus trabajos más críticos.

Mayor rendimiento y eficacia

Las herramientas de visión basadas en IA de Cognex pueden automatizar la inspección y el proceso de control de calidad a altas velocidades, lo que mantiene el flujo de su línea de fabricación. Esto significa menos cuellos de botella, mayores tasas de producción y una calidad de producto más consistente, incluso en entornos acelerados y de alto volumen.

Mayor precisión con menos errores

Encuentre incluso los defectos o variantes más pequeños para una mejor calidad del producto y una menor cantidad de desechos con IA de Cognex. Además, estas herramientas mejoran continuamente su precisión con el tiempo a través del autoaprendizaje, por lo que cuanto más se usen, mejor se desempeñarán.

Información y retroalimentación en tiempo real

Herramientas de IA de Cognex proporcionan retroalimentación inmediata, lo que permite ajustes de control de calidad en tiempo real y una toma de decisiones más rápida. Esto garantiza que los problemas se identifiquen y corrijan antes de que conduzcan a problemas de producción más grandes.

Concept showing an AI brain with a machine vision lens
Edge learning comes pre-trained, and requires a few images for tuning

Tipos de herramientas basado en IA: Edge Learning 

Edge Learning es una tecnología de IA diseñada para facilidad de uso. El procesamiento se realiza en el dispositivo, o “en el borde”, utilizando un conjunto de algoritmos previamente capacitado. El Edge Learning es fácil de configurar, lo que requiere conjuntos de imágenes más pequeños (tan solo de 5 a 10 imágenes) y períodos de capacitación más cortos que las Soluciones basadas en el Deep Learning. No se necesita programación: los expertos que no son de visión pueden capacitar herramientas de Edge Learning y generar resultados de inspecciones en minutos.

Tipos de herramientas basado en IA: Deep Learning

Deep Learning es una tecnología de IA diseñada para automatizar aplicaciones de complejo y altamente personalizadas. El procesamiento se lleva a cabo en unidades de procesamiento de gráficos (GPU) dedicadas, lo que permite a los usuarios crear redes neuronales sofisticadas a partir de grandes conjuntos de imágenes detalladas (cientos a miles de imágenes). Con estas redes neuronales, el Deep Learning analiza de manera rápida y eficiente amplios conjuntos de imágenes para detectar defectos sutiles y variables. 

Si bien ambos conjuntos de herramientas sirven a aplicaciones similares, el Edge Learning está diseñado para la facilidad de uso en aplicaciones simples, mientras que el Deep Learning se destaca en escenarios de alta complejidad que requieren un análisis profundo y adaptabilidad. 

Deep learning builds sophisticated neural networks from large image sets

¿Cuáles son los casos de uso de las herramientas de visión basado en IA? 

Las herramientas basadas en IA de Cognex mejoran la precisión, la eficiencia y la escalabilidad, lo que ayuda a los fabricantes a optimizar la producción, garantizar una calidad uniforme y reducir los errores.

Pistón de detección de defectos VPDL defectuoso 1

La detección de defectos y el análisis 

  • Extraer y analizar regiones de zona de interés para encontrar y abordar defectos específicos como defectos cosméticos, irregularidades superficiales e inconsistencias estructurales
  • Encuentre incluso las anomalías más sutiles, como rayones, abolladuras, decoloración y variación de tamaño, al tiempo que minimiza los falsos positivos
  • Garantizar altos estándares de calidad marcando automáticamente los defectos que podrían afectar la funcionalidad o la apariencia del producto 
Marcado del kit médico de verificación del montaje VPDL BW

La localización de piezas y la verificación del montaje 

  • Identificar y ubicar con precisión las características o partes del complejo en ambientes difíciles, independientemente de la luz, el posicionamiento o la oclusión
  • Asegúrese de que las piezas estén correctamente posicionadas y ensambladas de acuerdo con el diseño, evitando costosos retrabajos o fallas en los procesos posteriores
  • Mantenga altos niveles de precisión, incluso con diferentes orientaciones, formas y fondos de objetos, adaptándose sin problemas a las condiciones de trabajo cambiantes 
VPDL clasificar tinción

Clasificación y clasificación 

  • Clasificar y categorizar los productos según las características definidas por el usuario, como colores, formas y texturas
  • Diferenciar entre elementos visualmente similares analizando características como cambios sutiles de textura o variaciones de color, asegurando una clasificación precisa  
  • Distinguir correctamente entre variaciones cosméticas y defectos críticos para reducir los desechos innecesarios y mejorar el uso de materiales, maximizar el rendimiento y minimizar los desechos 
Marcado de chip de PCB de reconocimiento óptico de caracteres VPDL

Lectura de texto y código 

  • Lea texto sobre superficies reflectantes, de bajo contraste o distorsionadas, asegurando una rastreabilidad consistente incluso en condiciones operativas desafiantes
  • Estructuras de texto complejo para descifrar, incluidos los caracteres distorsionados, grabados o impresos a chorro de tinta, lo que elimina la necesidad de intervenciones manuales
  • Asegurar la lectura confiable de códigos de barras, números de serie, etiquetas de productos y otros elementos críticos de texto, integrando automáticamente esa información en el sistema de gestión y seguimiento de inventarios
  • Maneje una variedad de sustratos y métodos de impresión, como impresión descolorida, dañada o manchada, para un rendimiento confiable incluso cuando se enfrenta a superficies o calidad de impresión desafiantes 
Guía de aplicaciones de Edge Learning | Inglés

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