Sistema di visione AI per il controllo qualità
K-QUALITY
Modulabile, Semplice e Performante
K–QUALITY è il sistema di visione per il controllo di qualità basato su AI con reti neurali che rileva sulle linee produttive eventuali pezzi o parti difettose, contaminanti, difetti estetici, mancanza di componenti, errori di assemblaggio, ecc. con un’affidabilità superiore agli ispettori umani e con la velocità di un sistema computerizzato.
Visione artificiale controllo qualità
Semplici da utilizzare e scalabili i sistemi di visione artificiale di KabVision operano in ambienti industriali manifatturieri di alta precisione.
Grazie ai sistemi di visione artificiali basati sul deep learning è possibile risolvere le sfide di ispezione più complesse in ambito industriale.
La grande varietà di pacchetti software dei sistemi di visione 2d: telecamere, ottiche e sistemi di illuminazione integrabili, permettono a K-QUALITY di adattarsi ad ogni tipo di esigenza produttiva per eliminare gli scarti ottimizzando la produzione.
Gli hardware utilizzati nei sistemi di visione per controllo qualità di K-QUALITY permettono di risolvere applicazioni dove è necessario studiare spettri diversi dal visibile (infrarosso, raggi x, ecc.).
L’obiettivo è sempre un numero inferiore di eventi di richiamo e costi minori di rilavorazione.
L’architettura scalare permette di realizzare dalle applicazioni più semplici fino a sistemi di visione industriale più complessi, utilizzando un unico linguaggio di programmazione.
Deep Learning
Il sistema di K-QUALITY prevede come primo passo la raccolta dati.
Si parla di sistema di classificazione ovvero la raccolta di un dataset di immagini da etichettare. Queste immagini dovrebbero coprire tutte le categorie o classi che il modello dovrà riconoscere. Più questa fase è precisa, più la rete neurale verrà meglio addestrata.
Le immagini vengono poi rielaborate (normalizzazione dei valori dei pixel, ridimensionamento e altre trasformazioni) prima di essere utilizzate per addestrare il modello.
Si passa alla creazione del modello. Qui si va a creare una rete neurale profonda convolutiva (CNN) capaci di catturare caratteristiche gerarchiche di più alto livello e che rendono intrinsecamente l’applicazione robusta a discrepanze tra il dataset e la realtà.
Addestramento del modello, validazione e ottimizzazione e test del modello, sono le ultime fasi prima dell’integrazione del modello in un’applicazione o sistema per svolgere attivamente la classificazione di immagini in tempo reale.
La scelta degli hardware più idonei, e nello specifico la scelta della giusta soluzione di illuminazione, nel 75% dei casi risolvono l’applicazione in maniera semplice. Noi ci affidiamo alla stretta collaborazione e consulenza di IMAGE S distributore italiano di componenti per sistemi di visione.
L’algoritmo si adatta ad ogni situazione, completamente personalizzabile in base alla necessità di applicazione.
K-QUALITY utilizza la nostra piattaforma di visione K-VISION che analizza e classifica in tempo reale problemi complessi anche su linee ad alto volume.
Controlli qualità simultanei
È possibile richiedere più controlli qualità simultaneamente, per esempio la presenza di difetti estetici e il corretto assemblaggio.
Facilità d’uso
Completamente configurabile attraverso check su pannello operatore di facile utilizzo;
totale controllo del sistema di visione e completa visione delle analisi in corso, oltre che dei risultati in tempo reale;
ricetta di ispezione modificabile in tempo reale senza necessità di operatori esperti;
interoperabile: facilmente integrabile con qualsiasi PLC e SCADA tramite protocolli di comunicazione consolidati.
Il sistema è finanziabile con industria 4.0 e 5.0.
