surface scan™

CAZA DE DEFECTOS

La tecnología de aprendizaje profundo utiliza redes neuronales que imitan la inteligencia humana para distinguir anomalías, partes y caracteres al tiempo que tolera variaciones naturales en patrones complejos.

 

El aprendizaje profundo ofrece una ventaja sobre los enfoques tradicionales de visión artificial, que luchan por apreciar la variabilidad y la desviación entre partes muy similares visualmente.

Las herramientas de software basadas en el aprendizaje profundo como USS Vision Surface Scan ahora pueden realizar tareas retadoras, como  localización de piezas basadas en juicios, inspección, clasificación y reconocimiento de caracteres de manera más efectiva que los humanos o las soluciones tradicionales de visión artificial.

  • Inspeccionar por rasguños

  • Compruebe la calidad del tejido y el cuero

  • Inspección del número de identificación del vehículo

  • Acabado de la superficie

  • Inspección del número de identificación del vehículo

  • Acabado de la superficie

Los ejemplos de aplicación de aprendizaje profundo incluyen:

Detección de Fisuras

Otro "primero" de USS Vision.

En la fabricación de piezas metálicas estampadas, las fracturas ocurren naturalmente. Los procesos típicos dictan que los humanos identifiquen fisuras para evitar que se ensamblen en un producto terminado. Este proceso inevitablemente conduce a que las fisuras no se detecten y pasen al siguiente paso en el proceso de ensamblaje, lo que puede provocar fallas en el campo.

La automatización del proceso de detección de fisuras ha sido un objetivo en la fabricación durante décadas. Los sistemas tradicionales de visión artificial no son capaces de detectar fisuras de manera confiable. En USS Vision lo sabemos porque hemos intentado aplicar la visión artificial tradicional a esta aplicación.

Los desarrollos recientes en el aprendizaje automático (Machine Learning) de inteligencia artificial presentan un medio para abordar esta aplicación. Con el aprendizaje automático (Machine Learning), ahora podemos detectar de manera confiable fisuras desde 3 mm de longitud. Nuestra solución se ha refinado a un "kit" que se puede instalar en o cerca de una variedad de prensas de estampado. Nuestro kit viene con una plantilla de modelo de aprendizaje automático (Machine Learning) que permite una rápida puesta en servicio. Después de la puesta en marcha, nuestro software de aprendizaje automático se perfecciona constantemente con el tiempo. Nuestro sistema supera los estándares de repetibilidad y reproducibilidad del sistema de visión artificial y mejora enormemente la calidad del cliente al tiempo que reduce los costos de mano de obra.

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Número de identificación vehicular

La visión artificial tradicional tiene dificultades para detectar números de identificación de vehículos difíciles de leer. El material de un VIN está marcado en los cambios a lo largo del tiempo, y los marcadores pueden degradarse requiriendo modificaciones constantes en la programación del software.

 

Los usuarios finales se ven obligados a cuidar los sistemas para mantenerlos en funcionamiento, luchando sin lecturas o lecturas erróneas, esencialmente rompiendo los estándares de trazabilidad.

El aprendizaje automático abre enormes oportunidades para detectar de manera confiable los VIN marcados en una amplia gama de metales y plásticos con una amplia gama de marcadores láser y de pin-stamp. El software es capaz de distinguir caracteres de manera robusta, incluso con superficies de marcado que cambian con el tiempo, lo que puede ocurrir de un lote a otro.

 

Nuestros modelos de software mejoran constantemente con el tiempo, ¡incluso mejoran continuamente mientras duermes! No satisfecho con su lector actual, llámenos. Necesidad de un nuevo sistema confiable de lectura de VIN, llámenos.

 

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