VisionPro Deep Learning
AI搭載の PC 画像検査ソフトウェアで、高速で堅牢な品質管理。
課題：欠陥ゼロのミッションクリティカルなコンポーネント
熱遮蔽コンポーネントは、薄い織物ポリマー複合材や厚い白いフォームブロックなどの高コストの特殊材料で作られています。製造工程中、これらの材料は以下のような欠陥を起こしやすい。
- 折り目：取り扱いと処理の 不備
- 涙と切り傷：ストレス下で伝播する可能性のある 損傷
- 虫歯と変色：熱保護に影響を与える表面の 欠陥
これらの材料にわずかな欠陥がないか手動で点検することは、遅く、一貫性がなく、コストがかかります。単一の欠陥が欠落すると、生産実行全体を廃棄することになります。従来のマシンビジョンシステムとルールベースのソリューションは、欠陥のばらつきを説明できず、新しい欠陥タイプに適応できません。
解決策：パワフルでユーザフレンドリーマシンビジョン
コグネックスは、マシンビジョンシステムが欠陥を確実に特定して分類するのに役立つAIを開発しました。ビジョンシステムは、堅牢な画像形成技術を使用して複合表面のコントラストを最大化し、明確で詳細な画像を作成します。次に、AI搭載ソフトウェアが、欠陥のある許容可能なヒートシールド材料の画像解析し、ビジョンシステムわずかな欠陥を検出できるようにします。このソリューションは、許容できるコンポーネントと欠陥のあるコンポーネントの画像を比較することによって学習するため、新しい欠陥と可変欠陥を認識できます。
ヒートシールド検査の自動化により、以下が実現します。
- 一貫性：統一された厳格な基準により、手作業による検査の主観性除去する
- コスト削減：欠陥を早期に検出し、誤不合格を防ぐことで不良率を低減
- スケーラビリティ：製造および画像処理|画像形成|画像生成データが新しいプロジェクトの基盤構築に役立つ