Use case AI FORGE - 4
Controllo qualità di prodotti elettronici con Computer Vision e AI
Intelligenza artificiale per il controllo qualità in industria
Ispezione automatica della qualità di prodotti elettronici attraverso computer vision e intelligenza artificiale
Scenario per l’applicazione di AI FORGE* in industria
- Linea di produzione di schede elettroniche con diversi processi di assemblaggio e saldatura
- Necessità di verificare la presenza e correttezza di tutti i componenti montati
- Obiettivo: automatizzare il controllo qualità per ridurre scarti e costi di ispezione manuale
Approccio con intelligenza artificiale
Acquisizione immagini
Telecamere ad alta risoluzione acquisiscono immagini dettagliate di ogni scheda elettronica al termine della linea di produzione.
Addestramento del modello di Deep Learning per il controllo qualità
Utilizzando un dataset di immagini di schede “buone” e “difettose”, viene addestrato un modello di deep learning in grado di riconoscere automaticamente la presenza, la posizione e l’integrità di tutti i componenti.
Ispezione automatica di qualità prodotto
Quando una nuova scheda elettronica viene prodotta, il sistema di visione artificiale analizza le immagini acquisite e applica il modello di deep learning per identificare eventuali difetti o anomalie.
Classificazione e segnalazione
Il sistema classifica automaticamente ogni scheda come “conforme” o “non conforme” e invia segnalazioni agli operatori in caso di prodotti difettosi.
Analisi delle cause
I dati sulle non conformità rilevate vengono analizzati per identificare le principali cause di difetti (errori di montaggio, problemi di processo, ecc.). Queste informazioni vengono utilizzate per migliorare il processo produttivo.
Miglioramento continuo
Il modello di deep learning viene periodicamente aggiornato con nuove immagini di prodotti conformi e non conformi, in modo da migliorarne continuamente l’accuratezza di rilevazione.
Benefici di una ispezione visiva con AI e Computer Vision
– Riduzione degli scarti del 20-30% grazie all’identificazione precoce di difetti
– Eliminazione degli errori umani nell’ispezione manuale
– Aumento della produttività grazie all’automazione del controllo qualità
– Migliore tracciabilità e analisi delle cause di non conformità
– Possibilità di estendere l’approccio ad altri processi produttivi
Questa applicazione dimostra come l’intelligenza artificiale, in particolare le tecniche di computer vision e deep learning, possano essere sfruttate per automatizzare in modo efficace il controllo qualità, migliorando la produttività e la qualità dei prodotti.
Prova la potenza del deep learning nella tua azienda
In Reterea abbiamo sviluppato algoritmi di auto-apprendimento per diversi settori industriali.