SolVisionÉtude de cas
Détection des défauts par IA pour les métaux à surface spiralée
Inspection des petites pièces métalliques
Automatisation des méthodes de traitement des métaux traditionnelles
L’industrie du traitement des métaux est actuellement confrontée à de nombreux problèmes pressants, allant des conditions de travail difficiles et de l’augmentation des coûts de main-d’œuvre, à la pénurie de main-d’œuvre et à la disparition du savoir-faire. Impactée par les différends commerciaux en cours et la pandémie de COVID-19, l’industrie doit opérer une transition vers une production de plus grande valeur et améliorer ses compétences techniques pour préserver sa pertinence sur le marché.
Les petites pièces métalliques sont difficiles à inspecter
Les pièces métalliques avec des surfaces spiralées sont facilement endommagées par des collisions lors des transferts ou par des marques de couteau des outils de tournage lors des traitements ultérieurs. En raison de leur forme cylindrique, elles sont faciles à déplacer et difficiles à manipuler, surtout si elles sont de petite taille. Même dans des conditions d’éclairage idéales et avec le bon équipement, la détection manuelle est difficile et sujette aux inspections manquées ou aux erreurs de jugement.
Reconnaissance des défauts alimentée par l’IA
Les petites pièces métalliques à surface spiralée peuvent être inspectées à l’aide de l’outil de segmentation de SolVision pour apprendre les différents types de marques de coupe ou de défauts de collision à partir d’images d’échantillons, puis en construisant un modèle d’IA pour reconnaître ces défauts subtils. En identifiant ces imperfections à temps, la qualité de la production globale peut être améliorée.
Inspection par IA
Défauts obscurs
Petits défauts
Les taches dans l’ombre
