SolVisionTrường hợp ứng dụng
Phát hiện lỗi cờ lê sử dụng AI
Khách Hàng
Khách hàng là một nhà sản xuất hàng đầu các loại cờ lê điều chỉnh cấp công nghiệp, có trụ sở tại châu Á, chuyên thiết kế và sản xuất các công cụ chất lượng cao cho thị trường toàn cầu.
Trường Hợp
Kiểm tra lỗi trong sản xuất cờ lê
Cờ lê điều chỉnh là công cụ không thể thiếu trong các ngành như xây dựng, ô tô và sản xuất. Thiết kế hàm điều chỉnh cho phép hiệu chỉnh chính xác để phù hợp với nhiều kích cỡ đai ốc và bu lông, làm cho chúng trở thành công cụ thiết yếu cho các công việc bảo trì, lắp đặt và sửa chữa. Vì vai trò quan trọng của chúng, việc đảm bảo sản xuất không có lỗi và đáng tin cậy là rất quan trọng để duy trì hiệu suất, độ bền và độ tin cậy của cờ lê.
Thách Thức
Hạn chế của Kiểm tra quang học tự động (AOI)
Trong sản xuất cờ lê điều chỉnh, việc phát hiện lỗi rất quan trọng để duy trì chất lượng sản phẩm. Các nhà sản xuất thường sử dụng các hệ thống Kiểm tra quang học tự động (AOI) với camera độ phân giải cao để phát hiện các lỗi dễ thấy như vết xước, nứt và sự không đồng nhất của lớp phủ. Mặc dù các hệ thống AOI hiệu quả trong việc phát hiện các lỗi lớn, nhưng chúng gặp khó khăn trong việc phát hiện các lỗi tinh vi hơn, chẳng hạn như vết lõm nhỏ, sự không đều của bề mặt hoặc các thay đổi tinh tế về lớp hoàn thiện, điều này có thể ảnh hưởng đến chất lượng tổng thể. Các yếu tố môi trường như ánh sáng xung quanh, sự lộn xộn của nền và bề mặt phản chiếu càng làm giảm độ chính xác của các hệ thống AOI, dẫn đến việc bỏ sót lỗi hoặc báo cáo sai. Để giải quyết những thách thức này, khách hàng tìm kiếm một giải pháp chính xác và thích nghi hơn để cải thiện độ chính xác kiểm tra và đảm bảo kiểm soát chất lượng ổn định.
Giải Pháp
Phát hiện lỗi bằng AI trong kiểm tra cờ lê
Solomon’s SolVision AI nâng cao khả năng phát hiện lỗi trong cờ lê điều chỉnh bằng cách giải quyết những hạn chế của các hệ thống AOI truyền thống. Sử dụng một bộ hình ảnh mẫu nhỏ, SolVision thích nghi với các điều kiện thử thách như nền phức tạp và bề mặt phản chiếu, những yếu tố thường gây khó khăn cho các phương pháp kiểm tra truyền thống. Hệ thống AI xuất sắc trong việc phát hiện các lỗi về lớp hoàn thiện bề mặt, bao gồm vết xước, nứt và sự không đồng nhất, đảm bảo kiểm tra chất lượng chính xác và tin cậy hơn. Bằng cách tự động hóa quá trình kiểm tra hình ảnh, SolVision giảm thiểu các báo cáo sai tích cực, cải thiện tốc độ kiểm tra và giúp duy trì chất lượng sản phẩm ổn định. Điều này dẫn đến việc sản xuất những chiếc cờ lê bền bỉ, đáp ứng các tiêu chuẩn sản xuất cao nhất.
Phát hiện lỗi cờ lê điều chỉnh
