Tirer parti des avantages de l'apprentissage en profondeur dans l'usine intelligente

Dans notre dernier Pleins feux sur l’innovation, Cognex présente un système de vision qui automatise la détection des erreurs en quelques minutes, sans connaissances en informatique ni en programmation.

De plus en plus, les produits d’emballage nécessitent leurs propres systèmes d’inspection personnalisés pour parfaire la qualité, éliminer les faux rejets, améliorer le débit et éliminer le risque de rappel. Certaines des applications fondamentales de la vision industrielle le long d’une ligne d’emballage incluent la vérification qu’une étiquette sur un emballage est présente, correcte, droite et lisible. D’autres inspections simples d’emballage impliquent la présence, la position, la qualité et la lisibilité sur une étiquette.

Mais les emballages tels que les bouteilles, les canettes, les caisses et les boîtes ne peuvent pas toujours être inspectés avec précision par la vision industrielle traditionnelle. Pour les applications qui présentent des défauts variables et imprévisibles sur des surfaces déroutantes telles que celles qui présentent de nombreux motifs ou qui souffrent d’éblouissement spéculaire, les fabricants se sont généralement appuyés sur la flexibilité et la prise de décision fondée sur le jugement des inspecteurs humains. Pourtant, les inspecteurs humains ont des compromis très importants pour l’industrie moderne des biens de consommation emballés : ils ne sont pas nécessairement évolutifs.

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Le Deep Learning élargit la gamme des applications d’inspection possibles

Pour les applications qui résistent à l’automatisation tout en exigeant une qualité et un débit élevés, la technologie Deep Learning est un outil flexible auquel les ingénieurs d’application peuvent avoir confiance à mesure que leurs besoins d’emballage augmentent et changent.

La technologie Deep Learning de Cognex peut gérer tous les différents types de surfaces d’emballage, y compris le papier, le verre, le plastique et la céramique, ainsi que leurs étiquettes. Qu’il s’agisse d’un défaut spécifique sur une étiquette imprimée ou de la zone de découpe d’un emballage, les solutions de Deep Learning permettent d’identifier toutes ces zones d’intérêt simplement en apprenant l’aspect variable de la zone ciblée.

À l’aide d’une panoplie d’outils, Deep Learning peut alors localiser et compter des objets ou des caractéristiques complexes, détecter des anomalies et classer lesdits objets ou même des scènes entières. Et enfin, il peut reconnaître et vérifier les caractères alphanumériques à l’aide d’une bibliothèque de polices pré-formées.

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Une solution simple, même pour les tâches complexes

Alors que les industriels reconnaissent l’importance de digitaliser leurs processus grâce à l’intelligence artificielle, beaucoup hésitent encore à y investir faute de moyens. Pourtant, la combinaison de la vision artificielle et de l’apprentissage en profondeur est la rampe d’accès permettant aux entreprises d’adopter des technologies plus intelligentes qui leur donneront l’échelle, la précision, l’efficacité et la croissance financière de la prochaine génération.

Un nouveau système de vision complet met désormais la puissance de l’analyse d’images basée sur le Deep Learning dans un package facile à utiliser qui permet d’exécuter des applications anti-erreur en quelques minutes.

Le système In-Sight 2800 peut être formé avec seulement quelques images pour tout automatiser, des simples inspections réussite/échec à la classification et au tri avancés – aucun PC ou programmation n’est nécessaire. L’interface guide les utilisateurs pas à pas tout au long du processus de développement d’applications, ce qui simplifie la configuration de n’importe quelle tâche, même pour les nouveaux utilisateurs de vision.

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Changements de produits et de matériaux ou vitesse de ligne ? Pas de problème!

La combinaison du Deep Learning et des outils de vision traditionnels offre aux utilisateurs la flexibilité nécessaire pour résoudre un large éventail d’applications d’inspection. Les outils peuvent être utilisés individuellement pour des tâches simples ou enchaînés pour des séquences logiques plus complexes. Un puissant outil de classification peut être formé en utilisant seulement cinq images pour identifier et trier les défauts en différentes catégories et identifier correctement les pièces présentant des variations.

Le nouveau système In-Sight 2800 offre également une grande variété d’accessoires et de composants modifiables sur le terrain pour aider les utilisateurs à s’adapter rapidement aux changements tels que de nouvelles pièces, des vitesses de ligne plus rapides et des normes de qualité plus élevées.

Regardez cette vidéo pour découvrir pourquoi In-Sight 2800 est le choix facile pour votre prochain déploiement de vision industrielle et tentez de gagner un In-Sight 2800 :

https://connect.cognex.com/IS2800-Giveaway-LP-EN?src=7014W000000urCPQAY

Ce contenu a été sponsorisé par Cognex.