Kontrola jakości tapicerki samochodowej

z wykorzystaniem sztucznej inteligencji

Data publikacji:

03/03/2023

Kategorie:

Automotive

Detekcja wad skóry w branży automotive ma na celu zapewnienie wysokiej jakości i estetyki wykończenia wnętrza pojazdu. Wadami skóry mogą być m.in. pęknięcia, zadrapania, nierówności, plamy, zarysowania czy różnice w kolorze. Tradycyjnie, wykrycie takich wad wymagało ręcznej inspekcji każdego elementu tapicerki, co było czasochłonne i narażało na błędy ludzkie.

Systemy wizyjne do detekcji wad skóry pozwalają na automatyczne wykrywanie wad i eliminowanie konieczności ręcznej inspekcji. W skład takiego systemu wchodzą kamery oraz oprogramowanie umożliwiające analizę obrazu. Kamery umieszczone są nad taśmą produkcyjną, na której przechodzi taśma z elementami tapicerki. Kamery rejestrują obrazy elementów skóry, a oprogramowanie przetwarza te obrazy, aby wykryć wszelkie wady.

W przypadku wykrycia wad, system automatycznie wydziela elementy tapicerki z defektami, co pozwala na ich naprawę lub wymianę. Dzięki temu można zapewnić jednolitą jakość wykończenia wnętrza pojazdu, a także zmniejszyć koszty i czas produkcji poprzez wyeliminowanie ręcznej inspekcji.

Oprogramowanie które samo szuka błędów

Algorytmy wizyjne wyszukujące anomalie to rodzaj systemów sztucznej inteligencji, które służą do wykrywania nieprawidłowości lub odstępstw od standardowych wzorców w obrazach lub wideo. Wykorzystują uczenie maszynowe, aby nauczyć się rozpoznawać i klasyfikować wzorce w obrazach, a następnie identyfikować te wzorce, które odbiegają od normy.Jednym z najważniejszych wyzwań związanych z algorytmami wizyjnymi wyszukującymi anomalie jest zapewnienie odpowiedniej jakości obrazów oraz odpowiedniej liczby danych do uczenia algorytmów. Właściwe wytrenowanie algorytmów wymaga czasami uaktualniania zbiorów danych oraz ciągłego dopasowywania do zmieniających się warunków.

Podsumowując, algorytmy wizyjne wyszukujące anomalie są potężnym narzędziem, które może pomóc w wykrywaniu problemów i zapobieganiu awariom, jednakże ich właściwe użycie wymaga odpowiedniego przygotowania danych oraz ciągłego uczenia i dopasowywania do nowych warunków.

Powiązane wpisy

17/02/2023 Automotive | Inna | Kosmiczna | Meblarska | Medyczna | Opakowania | Poligraficzna | Spożywcza

Kontrola jakości: kamera czy skaner 3D - co wybrać i kiedy?

16/02/2023 Automotive

Produkcja baterii litowo-jonowych

10/11/2022 Automotive

Trwałość baterii a temperatura

12/07/2021 Automotive

Przemysł 4.0 a kontrola jakości