Cosa fa per la tua azienda
Il controllo qualità visivo affidato all’occhio umano è faticoso e soggetto a stanchezza: su turni lunghi e grandi volumi qualche difetto inevitabilmente sfugge.
Il controllo qualità con computer vision usa telecamere installate sulla linea e reti neurali addestrate sui tuoi prodotti per riconoscere difetti, graffi, deformazioni e anomalie in tempo reale. Ogni pezzo viene ispezionato, gli scarti vengono segnalati o separati e i dati di qualità sono sempre disponibili.
Immagini o video della linea produttiva
Difetti, anomalie, percentuali di scarto
- CNN
- OpenCV
- TensorFlow
Perché conviene
Ispezione di ogni pezzo
Controllo continuo al ritmo della linea, su tutti i turni.
Difetti intercettati prima
Meno resi e meno contestazioni da parte dei clienti.
Dati di qualità in tempo reale
Percentuali di scarto e tipologie di difetto sempre aggiornate.
Miglioramento del processo
Correlazione tra difetti e condizioni di produzione.
Dal primo incontro al servizio in produzione
Un percorso in quattro passi, con risultati misurabili già dal prototipo. Nessun progetto infinito, nessuna scatola nera.
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01
Analisi
Partiamo dal tuo processo e dai dati a disposizione: immagini o video della linea produttiva. Definiamo insieme obiettivi e risultati attesi.
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02
Configurazione
Adattiamo l’AI al tuo caso con tecnologie collaudate come CNN, OpenCV, TensorFlow, e la mettiamo alla prova sui tuoi dati reali.
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03
Integrazione
Colleghiamo il servizio agli strumenti che usi già. Il risultato, difetti, anomalie, percentuali di scarto, arriva dove lavori ogni giorno.
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04
Evoluzione
Misuriamo i risultati, raccogliamo i feedback del team e miglioriamo il servizio nel tempo.
Dove fa la differenza
Manifattura meccanica
Rilevamento di graffi, bave e difetti superficiali su componenti.
Packaging
Verifica di etichette, chiusure e integrità delle confezioni.
Alimentare
Controllo di forma, colore e difetti dei prodotti in linea.
Servono telecamere particolari?
Dipende da pezzi, velocità e difetti da rilevare: nella fase di analisi definiamo telecamere e illuminazione adeguate, spesso partendo da hardware standard.
Quante immagini servono per addestrare il modello?
Di solito alcune centinaia di immagini di pezzi conformi e difettosi; raccoglierle è parte del progetto.