Que sont les outils de vision basés sur l’IA ?
Pourquoi choisir les outils de vision IA Cognex ?
Adaptabilité
Les outils IA Cognex excellent dans les environnements complexes et dynamiques. Que vous soyez confrontés à un éclairage irrégulier, à des arrière-plans difficiles ou à des défauts imprévisibles du produit, ces outils peuvent s’ajuster en temps réel, garantissant ainsi une précision et une fiabilité élevées.
Évolutivité et pérennité
Que vous ayez besoin d’une solution simple pour les applications standards ou de capacités avancées axées sur le Deep learning pour les inspections complexes, les outils IA Cognex s’adaptent à vos besoins. Ils offrent une flexibilité inégalée sur les tâches petites ou plus importantes pour gérer vos applications les plus critiques.
Augmentation du rendement et de l’efficacité
Les outils de vision basés sur l’IA Cognex peuvent automatiser les inspections et les processus de contrôle qualité à grande vitesse, ce qui permet de maintenir la fluidité de votre ligne de production. Cela signifie moins de goulots d’étranglement, des taux de production plus élevés et une qualité de produit plus constante, même dans des environnements à grand volume et à rythme rapide.
Précision accrue avec moins d’erreurs
Trouvez même les plus petits défauts ou variations pour une meilleure qualité de produit et une réduction des déchets avec l’IA Cognex. De plus, ces outils améliorent continuellement leur précision au fil du temps grâce à l’auto-apprentissage : plus ils sont utilisés, plus ils sont performants.
Un feed-back et des informations en temps réel
Les outils IA Cognex fournissent un retour d’information immédiat, permettant des ajustements du contrôle qualité en temps réel et une prise de décision plus rapide. Cela garantit que les problèmes sont identifiés et corrigés avant qu’ils n’entraînent des problèmes de production plus importants.
Types d’outils basés sur l’IA : Edge learning
L’Edge learning est une technologie d’IA conçue pour la facilité d’utilisation. Le traitement s’effectue sur le dispositif, ou « en périphérie », à l’aide d’un ensemble d’algorithmes préentraîné. L’Edge learning est simple à configurer, nécessitant des ensembles d’images plus petits (de 5 à 10 images seulement) et des périodes de formation plus courtes que les solutions basées sur le Deep learning. Aucune programmation nécessaire : les experts non spécialisés en vision peuvent former des outils d’Edge learning et générer des résultats d’inspection en quelques minutes.
Types d’outils basés sur l’IA : Deep learning
Le Deep learning est une technologie d’IA conçue pour automatiser les applications complexes et hautement personnalisées. Le traitement s’effectue sur des unités de traitement graphique (GPU) dédiées, ce qui permet aux utilisateurs de créer des réseaux neuronaux sophistiqués à partir de ensembles d’images vastes et détaillés (de centaines à des milliers d’images). Grâce à ces réseaux neuronaux, le Deep learning analyse rapidement et efficacement de vastes ensembles d’images pour détecter les défauts subtils et variables.
Bien que les deux ensembles d’outils servent des applications similaires, l’Edge learning est conçu pour une facilité d’utilisation sur des applications simples, tandis que le Deep learning excelle dans des scénarios de haute complexité qui nécessitent une analyse approfondie et une grande adaptabilité.
Quels sont les cas d’utilisation des outils de vision basé sur l’IA ?
détection des défauts et analyse
- Extraire et analyser les régions d’intérêt pour trouver et cibler des défauts spécifiques tels que les défauts cosmétiques, les irrégularités de surface et les incohérences structurelles
- Identifiez les anomalies les plus subtiles, telles que les rayures, les bosses, la décoloration et les variations de taille, tout en minimisant les faux positifs
- Garantir des normes de qualité élevées en signalant automatiquement les défauts qui pourraient affecter la fonctionnalité ou l’apparence du produit
L’emplacement de pièce et la vérification de l’assemblage
- situer et identifier avec précision les éléments ou pièces complexe dans des environnements difficiles, indépendamment de l’éclairage, du positionnement ou de l’occlusion
- S’assurer que les pièces sont correctement positionnées et assemblées conformément à la conception, ce qui permet d’éviter des reprises coûteuses ou des défaillances dans les processus en aval
- Maintenez des niveaux de précision élevés, même avec des orientations d’objet, des formes et des arrière-plans variables, en s’adaptant facilement aux conditions de travail changeantes
Classification et tri
- Trier et catégoriser les produits en fonction de caractéristiques définies par l’utilisateur telles que la couleur, la forme et la texture
- Différencier les éléments visuellement similaires en analysant des caractéristiques telles que des changements de texture subtils ou des variations de couleur, garantissant un tri précis
- Distinguer correctement les variations cosmétiques et les défauts critiques pour réduire les rebuts inutiles et améliorer l’utilisation des matériaux, maximiser le rendement et minimiser les déchets
Lecture de texte et de code
- Lire le texte sur les surfaces réfléchissantes, à faible contraste ou déformées, garantissant une traçabilité constante même dans des conditions d’utilisation difficiles
- Permet de déchiffrer des structures de texte complexe, notamment des caractères déformés, embossés ou imprimés par jet d’encre, éliminant ainsi le besoin d’intervention manuelle
- Garantissez une lecture fiable des codes-barres, numéros de série, étiquettes de produits et autres éléments de texte critiques, en intégrant automatiquement ces données dans les systèmes de gestion et de suivi des stocks
- Manipulez une variété de substrats et de méthodes d’impression, comme l’impression décolorée, endommagée ou tachée, pour des performances fiables même lorsque vous êtes confronté à une qualité d’impression ou des surfaces difficiles
Des inspections plus intelligentes. Des décisions plus rapides.
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