Заказчиком стал крупный производитель медицинского оборудования из Азии. Медицинские маски играют решающую роль в защите от бактерий, биологических жидкостей, частиц, переносимых по воздуху, и вирусов. Их производство в значительной степени автоматизировано: такие процессы, как раскрой материала, сварка ушных петель и упаковка, выполняются машинами. Несмотря на эту автоматизацию, контроль качества остается трудоемким процессом, требующим ручного труда для обеспечения соответствия каждой маски необходимым стандартам.
Дефекты защитных масок могут быть самыми разнообразными, включая отсутствие проводов или компонентов, неправильную строчку, разорванные отверстия, пятна, выступы по краям и поврежденные слои. Кроме того, защитные маски часто распределяются по производственной линии несистематически, что еще больше усложняет процесс контроля качества. Из-за этих вариаций и несоответствий традиционные методы контроля с трудом эффективно и результативно выявляют все потенциальные дефекты.
Наша система решает проблему многочисленных вариаций дефектов, внедряя систему контроля на основе изображений. Эта система включает в себя маркировку дефектов масок на изображениях образцов, которые затем используются для обучения модели искусственного интеллекта. После обучения модели, которое занимает всего несколько минут в SolVision, ИИ точно распознает различные дефекты на полученных изображениях, что позволяет мгновенно идентифицировать дефектные маски на производственной линии.
Результаты:
- Ускоренное выявление дефектов
- Обеспечено последовательное и точное обнаружение дефектов.
- Оптимизированный производственный процесс с обнаружением дефектов в режиме реального времени.
