OKMedidas e regras
Quando o defeito se pode descrever com regras: medidas, presença, leitura de caracteres. Rápida, estável e fácil de explicar.
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Visão artificial · inteligência artificial
Deep learning na inspeção: onde a visão clássica não chega
Há defeitos que não se conseguem descrever com regras: uma selagem com dobras, uma superfície com reflexos, um produto natural que nunca é igual duas vezes. Para esses usamos deep learning, redes neuronais treinadas com os seus próprios produtos e integradas na linha.
Como o decidimos
Visão clássica, deep learning ou as duas
Nem tudo precisa de inteligência artificial. Em cada caso estudamos que técnica dá a fiabilidade de que precisa e dizemos-lho antes de assinar, incluindo o que não se pode garantir.
Defeitos difíceis
Para o que muda de uma embalagem para outra: selagens, dobras, reflexos, superfícies, materiais ou produtos naturais e muito variáveis.
O processo, em números
Histogramas e tendências de cada medida para ver se o processo se está a desajustar, antes da primeira rejeição.
Um caso real
Selagem do fundo, vigiada por deep learning
Com o nosso software Nadir detetamos problemas de selagem no fundo de embalagens de cartão através de deep learning, e a estatística do processo antecipa os desvios antes que se convertam em defeitos.
- Redes neuronais treinadas com as suas embalagens boas e más
- Média, dispersão e curva de Gauss de cada medida
- Alarme por desvio, antes da primeira rejeição
- Foto de cada rejeição e aviso imediato a quem decidir
Como trabalhamos
Da amostra à linha
O deep learning faz parte da nossa inteligência artificial aplicada: ferramentas concretas, medidas pelo que melhoram na linha.
Com os seus produtos, sem custo
Envia-nos peças boas e más e dizemos-lhe se o defeito se deteta em linha, com que técnica e com que fiabilidade esperável.
Uma rede para o seu produto
Com algumas dezenas de peças boas e más já se pode começar a treinar. Se não houver dados suficientes, dizemos-lho.
Integrada e medida
O modelo trabalha na linha como mais uma ferramenta da receita, com a foto e o motivo de cada rejeição.
Perguntas frequentes
O que nos costumam perguntar
Quando é preciso deep learning numa inspeção?
Quando o defeito não se consegue descrever com regras: selagens, superfícies, dobras, reflexos ou produtos naturais e muito variáveis. Se o defeito se pode medir, a visão clássica é mais simples e estável.
Quantas imagens preciso para começar?
Nem sempre muitas: com algumas dezenas de peças boas e más já se pode começar a treinar. Dizemos-lhe com honestidade se há dados suficientes ou o que falta.
As minhas imagens saem da empresa?
É você quem decide. Podemos trabalhar com modelos que correm nas suas instalações ou com serviços na nuvem sob contrato, e explicamos-lhe tudo antes de começar.
Pode combinar-se com a visão clássica?
Sim, e é o habitual: as regras para o que se mede e o deep learning para o que varia, na mesma inspeção.
Teste de viabilidade sem custo
O seu defeito não se deixa descrever com regras?
Envie-nos amostras boas e más. Dizemos-lhe que técnica funciona com o seu produto e com que fiabilidade esperável.