SolVisionCaso de Estudo
Detecção de defeitos na pintura de carros usando IA
Cliente
O cliente é um fabricante de automóveis líder.
Caso
Pintura de automóveis para acabamentos automotivos duráveis
A “cura” (baking) de carros é uma técnica avançada usada para proteger e estilizar os painéis da carroceria automotiva. Pistolas de pulverização aplicam pigmento e solvente de maneira uniforme, seguidas de um processo de cura em alta temperatura, que seca rapidamente a tinta, criando um acabamento durável.
Desafio
Abordando a eficiência na inspeção de defeitos de pintura.
O processo de cura da pintura automotiva é bem estabelecido, mas erros de fabricação, como pressão inadequada ou distância incorreta do pulverizador, frequentemente resultam em espessura irregular do revestimento. Problemas com temperatura e duração da cura, impactos mecânicos que causam arranhões e qualidade inferior dos materiais também contribuem para defeitos na pintura. Esses defeitos incluem arranhões na superfície, amassados e aplicação desigual (escorrimentos) nas chapas de aço. A inspeção manual é ineficiente devido a fatores humanos, como fadiga e distração, o que pode levar à negligência na detecção de falhas. Por isso, há uma crescente demanda por um sistema de inspeção automatizado para garantir alta precisão na detecção e eficiência operacional.
Solução
Detecção Precisa de Defeitos com SolVision
O sistema de visão AI da Solomon, SolVision, aprimora a automação industrial com visão de máquina baseada em inteligência artificial. O SolVision utiliza deep learning para treinar rapidamente modelos a partir de um pequeno conjunto de imagens capturadas por uma câmera 3D industrial. Essa abordagem permite a identificação e localização ágil e precisa de defeitos, garantindo padrões consistentes de inspeção e a detecção eficiente de irregularidades na pintura automotiva.
Detecção de Defeitos na Pintura
Defeitos na pintura automotiva
Defeitos na pintura automotiva detectados por IA