SolVisionกรณีศึกษา
การตรวจสอบข้อบกพร่องของชิ้นส่วนโลหะที่ถูกปั๊มด้วย AI
การจำแนกและตำแหน่งของข้อบกพร่องบนพื้นผิวโลหะ
กระบวนการปั๊มของผลิตภัณฑ์อิเล็กทรอนิกส์และเครื่องกล
การปั๊มเป็นวิธีการประมวลผลโลหะที่ใช้เครื่องมือและแม่พิมพ์เพื่อทำให้ชิ้นส่วนโลหะมีรูปร่างและขนาดที่ต้องการ โดยในระหว่างการปั๊มจะต้องระมัดระวังไม่ให้พื้นผิวของโลหะเสียหาย เพื่อให้เหมาะสมกับกระบวนการการทาสี การชุบเคลือบด้วยไฟฟ้า และกระบวนการอื่นๆ อย่างไรก็ตาม สภาพแวดล้อมในการผลิตและปัจจัยที่ไม่คาดคิดอาจทำให้เกิดข้อบกพร่องเล็กน้อยบนชิ้นส่วนที่ปั๊ม เช่น รอยบากที่มุม สิ่งสกปรก รอยคราบน้ำ การบุบหรือรอยขีดข่วนที่ต้องตรวจพบทันทีเพื่อให้สามารถดำเนินการในขั้นตอนถัดไปได้
การควบคุมคุณภาพและข้อบกพร่องที่มองไม่เห็น
มีข้อบกพร่องหลายประเภทที่อาจปรากฏแตกต่างกันในแต่ละครั้งบนชิ้นส่วนที่ปั๊ม โดยเฉพาะคราบน้ำมันหรือคราบน้ำที่ไม่สามารถตรวจพบได้ง่าย ระดับความสว่างในระหว่างการถ่ายภาพก็สามารถเปลี่ยนแปลงได้ ทำให้การใช้ระบบการตรวจสอบแบบดั้งเดิมเป็นเรื่องที่ท้าทาย
การตรวจจับข้อบกพร่องที่ใช้ AI ด้วย SolVision
ด้วยเครื่องมือแบ่งส่วนภาพของ SolVision สามารถฝึกโมเดล AI โดยใช้ภาพของข้อบกพร่องต่างๆ ในระดับความสว่างที่แตกต่างกันเพื่อพัฒนาระบบการตรวจสอบที่สามารถตรวจจับข้อบกพร่องบนชิ้นส่วนโลหะที่ปั๊มได้อย่างง่ายดาย และปรับปรุงคุณภาพพื้นผิวก่อนกระบวนการถัดไป
การตรวจสอบด้วย AI
การจำแนกข้อบกพร่อง
สีน้ำเงิน รอยคราบน้ำมัน, รอยคราบน้ำ
สีเขียว ข้อบกพร่องสีขาว
สีส้ม รอยขีดข่วน
สีเหลือง รอยบากและรอยบุบ
ต้นฉบับ
ผลลัพธ์
ผลลัพธ์
ผลลัพธ์
