Trouver les défauts visibles
Évaluez les rayures, les fissures, la contamination ou les variations de finition. L'optique et l'éclairage doivent rendre visible le défaut concerné avant que le logiciel puisse le classer.
◎ Français
SYSTÈMES DE VISION INDUSTRIELLE SUR MESURE
Vision industrielle et contrôle qualité par IA
Associez vision industrielle, traitement local et contrôle qualité par IA. Nous intégrons les caméras, l’électronique et les interfaces machine selon les besoins de votre produit et de votre ligne.
VISION & CONTRÔLE QUALITÉ
01 / SURFACES
02 / ASSEMBLAGE
03 / CONDITIONNEMENT
04 / DIMENSIONS
05 / INTERFACES MACHINES
06 / TRAÇABILITÉ
Commencez par la décision dont votre ligne a besoin.
Choisissez une tâche d'inspection claire, puis définissez la détection et l'intégration nécessaires pour prendre cette décision de manière fiable.
Vérifiez ce qui est présent
Vérifier la présence, l'orientation et la séquence d'assemblage des composants. Associez chaque résultat à un déclencheur de pièce ou de station.
Lire et vérifier
Inspectez les étiquettes, les codes imprimés et les caractéristiques de l’emballage. Définir la lisibilité, le contenu attendu et la réponse à un résultat incertain.
Mesurer les caractéristiques définies
Effectuer des contrôles dimensionnels autour de la tolérance requise, de l'étalonnage, de l'optique et du positionnement des pièces. Valider la répétabilité par rapport à une référence appropriée.
Relier l’inspection à l’action
Connectez les résultats de réussite, d'échec et incertains à un automate, un poste opérateur ou un système de production via des interfaces convenues pour le projet.
Conservez les preuves utiles
Liez les résultats de l’inspection aux identifiants de pièces et aux images sélectionnées. Convenez des exigences de conservation, d’accès et de stockage avant le projet pilote.
DE LA CAMÉRA AU SYSTÈME COMPLET
Contrôle qualité par vision industrielle
01 · Capturer
Caméra, objectif, éclairage, montage et déclenchement sélectionnés pour la fonctionnalité réelle.
02 · Traiter localement
Vision conventionnelle ou IA sur un ordinateur de pointe, avec mesure du chemin de traitement complet.
03 · Intégrer
E/S personnalisées, logiciel intégré, boîtier et connexions machine requises.
04 · Valider
Des échantillons représentatifs, des critères d’acceptation convenus et une évaluation pilote documentée.
Utilisez une plateforme Alvexis appropriée comme point de départ ou commandez une conception dédiée. Explorer Informatique ForgeEdge, Modules ForgeEdge-Core et notre services de développement de produits personnalisés.
UN PILOTE QUI RÉPOND À UNE QUESTION MÉTIER
Prouvez l'inspection avant de la mettre à l'échelle.
Définir la tâche
Partagez des exemples bons et défectueux, la taille des défauts, la vitesse de la ligne, l'espace disponible et les problèmes d'inspection actuels. Convenez de ce qui compte comme une réussite, un échec ou un résultat incertain.
Testez la variation réelle
Utilisez des échantillons de développement et d’évaluation distincts. Incluez les variations attendues des pièces, de l’éclairage et des conditions de fonctionnement, et enregistrez les défauts manqués et les faux rejets.
Acceptez la prochaine étape
Examinez la précision, le délai entre le capteur et la sortie, le flux de travail de l'opérateur et les besoins de maintenance. Décidez s’il faut affiner le pilote ou préparer la conception de la production.
Dites-nous ce que votre ligne doit détecter.
Un bref briefing suffit pour commencer : produit, exemples de défauts, vitesse de ligne, interfaces et date d'installation cible.
Envoyer un brief d'inspection ↗PLAN PILOTE ILLUSTRatif
Exemple : rechercher un composant manquant avant qu'une pièce ne quitte la station.
Un poste d'assemblage doit distinguer une pièce complète d'une pièce comportant un composant manquant. Cet exemple montre comment un projet peut être défini ; il ne s'agit pas d'un résultat client signalé.
Entrée
Pièces représentatives complètes et incomplètes, variation attendue des pièces, synchronisation de la station, espace de montage disponible et déclencheur de la machine.
Système
Une caméra et un éclairage contrôlé capturent la fonctionnalité. Le traitement local renvoie des résultats réussis, échoués ou incertains ; une interface machine convenue achemine le résultat vers l'opérateur ou le contrôleur de ligne.
Acceptance
Évaluez sur un ensemble d’échantillons distinct. Enregistrez les défauts manqués, les faux rejets, les résultats incertains et le délai de déclenchement avant de convenir du déploiement en production.
Planification de votre système d'inspection
Chaque tâche d’inspection nécessite-t-elle l’IA ?
Non. Une mesure définie ou une fonctionnalité reproductible peut convenir au traitement d’image conventionnel. L’IA peut être évaluée lorsque son apparence varie d’une manière difficile à exprimer sous forme de règles fixes. Nous choisissons l’approche autour de la tâche et des preuves d’évaluation.
Peut-il fonctionner avec une ligne de production existante ?
L'étendue de l'intégration dépend des signaux disponibles, des interfaces machine, de l'espace de montage et du flux de travail requis. Partagez la documentation de l'automate ou de l'interface et les détails de la caméra existante lorsqu'ils sont disponibles.
La transformation peut-elle rester sur place ?
Le traitement local peut être conçu autour d’un ordinateur de pointe. Les services à distance, le stockage d'images, les chemins de mise à jour et les autorisations d'accès sont convenus séparément ; l'architecture dépend de vos besoins.
Comment spécifier les performances ?
Convenez des catégories de défauts, des défauts manqués acceptables et des faux rejets, de l'ensemble d'échantillons d'évaluation et du temps de décision maximum. Les performances doivent être validées sur l’application prévue ; il n’existe pas de chiffre d’exactitude universel.
Que va apporter le projet ?
La proposition définit le prototype, l'électronique, les logiciels embarqués, les travaux mécaniques, l'intégration et la documentation des tests. Les quantités de production, le support continu et les accords de propriété intellectuelle sont définis dans l'accord de projet.
Formation en ingénierie : vision basée sur les événements ou basée sur des images · Sélection de FPGA, NPU et MPU.
OpenCV et apprentissage profond pour la vision par ordinateur
Certaines inspections peuvent être réalisées avec un éclairage maîtrisé, des critères géométriques et un traitement d’image classique. D’autres nécessitent l’apprentissage profond parce que les pièces acceptables varient fortement. OpenCV peut assurer le traitement d’image et l’étalonnage dans une architecture logicielle adaptée. Choisissez la méthode à partir d’échantillons représentatifs de pièces conformes et défectueuses, et non de la popularité d’un modèle.
Définissez le plus petit défaut, le taux de faux rejets autorisé, la vitesse de ligne et l’interface de restitution avant de développer la solution de vision. Testez les variations de finition de surface et d’éclairage, ainsi que les défauts évidents. Des principes similaires s’appliquent à la vision par ordinateur dans le commerce de détail, mais les critères de réception d’une ligne de production doivent rester propres au procédé de fabrication.