SolVisionEstudio de casos

Inspección de mascarillas quirúrgicas con IA

Cliente

El cliente es un fabricante de suministros médicos con sede en Asia.

Caso

Garantizar la calidad en la producción automatizada de mascarillas

Las mascarillas de grado médico desempeñan un papel crucial en la protección contra bacterias, fluidos corporales, partículas en el aire y virus. Su producción está en gran medida automatizada, con procesos como el corte de materiales, la soldadura de bandas para las orejas y el embalaje manejados por máquinas. A pesar de esta automatización, la inspección de calidad sigue siendo una tarea laboriosa, que requiere esfuerzo manual para garantizar que cada mascarilla cumpla con los estándares necesarios.

Desafiar

Identificación de defectos de mascarillas con métodos de inspección tradicionales

Los defectos de la mascarilla pueden variar ampliamente, incluidos cables o componentes faltantes, costuras incorrectas, agujeros rasgados, manchas, protuberancias en los bordes y capas dañadas. Además, las mascarillas a menudo se distribuyen de forma no sistemática a lo largo de la línea de producción, lo que complica aún más el proceso de inspección. Debido a estas variaciones e inconsistencias, los métodos de inspección tradicionales tienen dificultades para identificar todos los defectos potenciales de manera efectiva y eficiente.

Solución

Detección de defectos impulsada por IA

SolVision aborda el desafío de numerosas variaciones de defectos mediante la implementación de un sistema de inspección basado en imágenes. Este sistema consiste en etiquetar los defectos de la máscara en las imágenes de muestra, que luego se utilizan para entrenar un modelo de IA. Una vez que se entrena el modelo, lo que toma solo unos minutos en SolVision, la IA reconoce con precisión varios defectos en las imágenes capturadas, lo que permite la identificación instantánea de máscaras defectuosas en el línea de producción.