Perché l’elettronica per il settore automotive richiede soluzioni di ispezione più intelligenti

I sistemi di visione artificiale possono svolgere un ruolo importante nel completamento di attività impegnative, mantenendo bassi i costi e alta la qualità anche quando i sistemi elettrici dell’automotive diventano più complessi. La visione artificiale può essere classificata in sei categorie pratiche, basate sulle capacità dei sistemi e pensate per soddisfare diverse esigenze: 

• Verifica del montaggio: assicurati che ogni componente si adatti perfettamente. I sistemi di visione artificiale controllano l’assemblaggio del prodotto passo dopo passo. Ad esempio, verificano che durante la produzione connettori, schede o elementi di fissaggio siano correttamente posizionati.
• Classificazione: la precisione inizia con la categorizzazione. I sistemi di visione artificiale classificano oggetti o difetti in base a criteri predefiniti. È ideale per smistare prodotti o individuare minime differenze nei materiali che richiedono trattamenti o lavorazioni specifiche.
• Rilevamento di difetti: riduci gli errori prima che blocchino le operazioni. Il rilevamento avanzato dei difetti individua difetti come graffi superficiali, difetti di saldatura o errori di allineamento. Rilevando i problemi in anticipo, questi sistemi migliorano la qualità del prodotto e riducono i costi di scarto.
• Misurazione: crea precisione con misurazioni accurate su larga scala. Dalla verifica delle dimensioni della lamiera, alla garanzia di tolleranze esatte in componenti complessi, i sistemi di visione offrono risultati di produzione affidabili.
• Lettura di codici a barre e OCR: il track-and-trace viene semplificato. Questi sistemi leggono i codici a barre ed eseguono l’OCR (riconoscimento ottico dei caratteri) per identificare correttamente i prodotti in tutta la supply chain. Veloce e affidabile.
• Guida robotica: porta la precisione nell’automazione. La visione artificiale guida i bracci robotici in attività come l’assemblaggio di componenti delicati o nella selezione di prodotti. In questo modo si riduce al minimo l’intervento manuale in modo efficiente. 

Entro il 2030, si prevede che il 50% del costo di un veicolo derivi da componenti elettronici e di sicurezza. Uno dei fattori che spingono questa crescita è costituito dal fatto che le case automobilistiche stanno integrando sempre più funzionalità avanzate ed elettronica nei veicoli per soddisfare le richieste dei clienti. Ciò include funzionalità di sicurezza critiche come i sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS) che offrono funzionalità tra cui avvisi di deviazione dalla corsia, cruise control adattivo, sistemi di infotainment e frenata di emergenza automatica.  

Oltre ai sistemi ADAS, la transizione verso i veicoli elettrici, unita alla crescente domanda di intrattenimento, informazioni, guida autonoma e sistemi connessi, fa sì che le automobili siano sempre più ricche di chip, schede elettroniche, cavi, pin e connettori. Per garantire la sicurezza e la soddisfazione dei consumatori, questi componenti devono essere ispezionati, con conseguente aumento dei costi di produzione e delle sfide. 

Con l’evoluzione continua dei sistemi elettronici, aumentano di conseguenza le costose sfide di produzione. I componenti elettronici si stanno riducendo di dimensioni, rendendo l’ispezione molto più difficile sia per gli esseri umani sia per i sistemi di visione artificiale. I difetti si presentano in molte forme e dimensioni diverse. Ciò rende sempre più difficile individuare problemi specifici come difetti delle giunzioni di saldatura, disallineamenti e difetti superficiali.    

Per risolvere queste sfide, le aziende hanno bisogno di una visione artificiale adattabile e potente. 

Risparmi sui costi e miglioramenti in termini di tempi di immissione sul mercato 

Quando le soluzioni per la visione artificiale vengono messe in produzione, possono rilevare rapidamente i difetti e individuare i componenti in ambienti difficili. L’integrazione della visione artificiale può anche migliorare il tempo di immissione sul mercato ottimizzando la produzione in diversi modi: 

Riduzione dei tassi di scarto

I sistemi di visione artificiale aiutano a individuare con precisione le vere parti difettose, riducendo gli sprechi di materiale e impedendo che componenti buoni vengano scartati per errore. Si tratta di un vantaggio enorme, perché i difetti che vanno attraverso la produzione portano a un accumulo di rifiuti, il che comporta una spesa maggiore per correggere il problema.

Ad esempio, i difetti di saldatura sui componenti elettronici di un’unità di controllo possono presentarsi in modi molto diversi e somigliare ad anomalie comunque accettabili. Allo stesso modo, i difetti di saldatura metallica, come bordi incavati, dimensioni non corrette e altre irregolarità, possono essere difficili da individuare, rendendo l’ispezione troppo complessa per i tradizionali sistemi di visione artificiale basati su regole. Quando i componenti e le materie prime sono costosi e difficili da reperire, scartare una parte buona causa accidentalmente un aumento dei costi.

I sistemi di visione artificiale Cognex utilizzano il deep learning, una tecnologia di IA, per distinguere i difetti funzionali dalle anomalie accettabili. La soluzione apprende ciò che è accettabile analizzando le immagini etichettate come buone o difettose, contribuendo a ridurre i tempi di sviluppo. Con gli algoritmi adattivi, i modelli di deep learning apprendono continuamente, individuando nuovi difetti, adattandosi a nuove variabili e ambienti difficili. Ciò include il posizionamento del prodotto, le modifiche all’illuminazione e la messa a fuoco su caratteristiche specifiche del prodotto per il rilevamento dei difetti. 

Garanzia di qualità

Rilevando i difetti all’inizio del processo, i sistemi di visione artificiale riducono anche il numero di prodotti difettosi che vanno attraverso l’assemblaggio. Ciò garantirà che i prodotti di alta qualità vadano attraverso la produzione, oltre a ridurre le rielaborazioni o i richiami molto dispendiosi in termini di tempo. 

Ad esempio, i sistemi di visione artificiale possono ispezionare i cordoni di saldatura per rilevare eventuali difetti come crepe o porosità, assicurandosi che gli standard siano soddisfatti prima che i veicoli procedano all’assemblaggio finale. Il rilevamento precoce di questi difetti previene costose rilavorazioni e potenziali problemi di sicurezza. È fondamentale rilevare questo tipo di difetto prima che venga integrato in sistemi più complessi, quando le correzioni o le sostituzioni diventerebbero ancora più complicate e costose. 

In che modo Cognex può aiutare le case automobilistiche? 

Cognex fornisce hardware, software e supporto di cui le case automobilistiche hanno bisogno per massimizzare produttività, efficienza e scalabilità, supportando il tutto con una rete globale di ingegneri applicativi. I sistemi di visione artificiale Cognex sono sufficientemente flessibili da adattarsi alle mutevoli specifiche, configurazioni e altre variabili.

Grazie a decenni di esperienza nella produzione automobilistica al fianco di clienti come BMW, Nissan, KIA, Continental e Schneider Electric, a una rete di supporto globale e a soluzioni flessibili, Cognex aiuta le case automobilistiche a semplificare le implementazioni, affrontare nuove sfide, migliorare la qualità, ridurre i costi e ottenere una tracciabilità completa.