Système d'inspection par IA du groupe Gachn pour la machine de fabrication de sacs à valves Adstar

Système d'inspection par IA du groupe Gachn pour la machine de fabrication de sacs à valves Adstar

L'usine du groupe Gachn, spécialisée dans la fabrication de sacs à valves, intègre un système d'inspection visuelle par intelligence artificielle. Ce système combine des technologies avancées d'apprentissage automatique et de mesure visuelle avec un contrôle d'automatisation mécanique, afin d'identifier et de traiter efficacement et précisément les problèmes de qualité des matières premières (bobines de sacs de ciment) et des processus de fabrication. Actuellement, le groupe Gachn atteint une vitesse d'inspection visuelle de 140 pièces par minute, avec un taux de rejet supérieur ou égal à 96,5 % et un taux de rejet des fuites élevé. <0,15 %, et peut couvrir l'installation de machines de fabrication de sacs à valve de différentes marques internationales.

La technologie d'inspection visuelle par IA a démontré sa grande efficacité et ses nombreux avantages pour relever des défis tels que les importants retours de matières premières, la difficulté du tri manuel des sacs et le contrôle de la qualité des produits. Grâce à une identification et une classification efficaces des matières premières, au traitement automatisé des retours, à une réduction de la charge de travail, à une précision accrue et à un suivi et un retour d'information en temps réel, le système d'inspection visuelle par IA offre aux entreprises des méthodes de contrôle qualité fiables, contribuant ainsi à améliorer la qualité des produits et l'efficacité de la production. Cet article a pour but de vous présenter la technologie et les avantages des équipements d'inspection visuelle par IA du groupe Gachn.

Technologie d'apprentissage profond en intelligence artificielle :

Contrairement aux méthodes de détection traditionnelles basées sur des règles ou la correspondance de modèles, l'équipement du groupe Gachn utilise des algorithmes d'apprentissage profond avancés. Cela signifie qu'il peut apprendre en continu à partir de données de détection réelles et optimiser le modèle de détection, améliorant ainsi la précision et l'efficacité de la détection.

L'introduction de l'IA permet à l'équipement de reconnaître et de traiter des caractéristiques d'image plus complexes, notamment la forme du sac, l'impression et les défauts potentiels invisibles à l'œil nu.

Collaboration étroite avec la structure mécanique :

Le système d'inspection visuelle par intelligence artificielle VS-III de la machine de fabrication de poches à valve repose non seulement sur l'intelligence artificielle, mais prend également en compte la parfaite coordination avec les différentes structures mécaniques. Grâce à des capteurs précis et à un contrôle mécanique rigoureux, il assure une détection précise des poches à valve à chaque étape de la production.

Cette étroite collaboration garantit l'efficacité et la stabilité du processus de détection et réduit le risque de fausses alarmes et d'alarmes manquées.

Avantages du système d'inspection visuelle VS-III des machines de fabrication de sacs à valve du groupe Gachn par rapport aux marques internationales de premier plan :

Groupe Gachn, inspection visuelle par IA, composition mécanique Système de détection CCD :

Le composant principal du groupe Gachn est une caméra CCD couleur 4K haute précision avec une résolution allant jusqu'à 4096*1, qui est responsable de la capture de l'avant et de l'arrière de la bobine entrante et de l'image du sac fini.

La caméra d'inspection visuelle IA est équipée d'un capteur haute sensibilité et d'une lentille optique adaptée pour garantir l'obtention d'images claires et de haute qualité dans diverses conditions d'éclairage.

Système mécanique :

Le système d'inspection visuelle par IA du groupe Gachn comprend un dispositif de convoyage de bobines, une machine de fabrication de sacs et un mécanisme de déchargement de produits NG, etc.

Lors du contrôle qualité, le convoyeur achemine la bobine de ciment de manière fluide et continue vers la zone d'inspection. La machine à ensacher assure la formation et le scellage des sacs de ciment selon les paramètres prédéfinis. Le système d'évacuation des produits non conformes permet d'éliminer de la ligne de production les produits non conformes détectés.

Encodeur :

Elle sert à fournir des informations précises sur la position du mouvement de la bobine afin de garantir que la caméra puisse capturer des images en ligne et en temps réel.

Le signal de l'encodeur est synchronisé avec le déclenchement de la caméra afin de garantir la précision et la continuité de l'acquisition d'images.

Logiciels informatiques et d'inspection industriels :

En tant que centre de traitement, l'ordinateur industriel est chargé de recevoir les données d'image transmises par la caméra.

Le logiciel d'inspection intègre des algorithmes de traitement d'images avancés et des modèles d'apprentissage automatique, permettant une analyse et une identification rapides et précises des images. Il détermine automatiquement la présence de défauts sur la bobine et le produit fini (chevauchement instable, dommages, taches, écarts dimensionnels, etc.) et génère un rapport d'inspection.

Principe de fonctionnement et avantages de l'IA du groupe Gachn Acquisition d'images :

La bobine pénètre dans la zone d'inspection, entraînée par le convoyeur.

L'encodeur surveille la position de la bobine en temps réel et, lorsque celle-ci atteint la position de prise de vue prédéterminée, il déclenche la caméra pour la capture d'images.

Traitement et inspection d'images :

L'image capturée par la caméra est transmise à l'ordinateur industriel.

Le logiciel d'inspection effectue un prétraitement de l'image (débruitage, amélioration, etc.), puis l'analyse à l'aide d'algorithmes de traitement d'image et de modèles d'apprentissage automatique. Il détermine ensuite si la bobine et le produit fini présentent des défauts selon les normes de qualité prédéfinies.

L'inspection visuelle par IA du groupe Gachn peut vous aider :

Résoudre le problème des retours excessifs de matières premières :

Identification et classification efficaces : Le système d’inspection visuelle par IA utilise des algorithmes d’apprentissage profond pour identifier et classer efficacement et précisément les matières premières. Grâce à un modèle d’apprentissage, le système peut identifier différents types de matières premières, y compris les matières retournées et les nouvelles matières, et ainsi garantir une identification précise des matières retournées.

Traitement automatisé : Une fois les matériaux retournés identifiés, le système d’inspection visuelle par IA déclenche automatiquement le mécanisme de traitement correspondant, comme le retrait des matériaux de la ligne de production ou leur envoi vers une zone de recyclage spécifique. Ceci permet de réduire efficacement le risque de contamination des nouveaux produits par les matériaux retournés.

Précision accrue : comparé au tri manuel des sacs, le système d’inspection visuelle par IA offre une précision supérieure. Il est capable de détecter de faibles différences et de garantir que seules les matières premières conformes aux normes de qualité soient sélectionnées.

Améliorer les capacités de contrôle de la qualité des produits :

Surveillance et retour d'information en temps réel : Le système d'inspection visuelle par IA contrôle la qualité des produits sur la ligne de production en temps réel. Dès qu'un problème de qualité est détecté, le système retire immédiatement le produit concerné et fournit des résultats d'inspection détaillés ainsi que des informations sur la localisation du problème. Cela permet aux entreprises de détecter et de résoudre les problèmes rapidement et d'éviter la mise sur le marché de produits défectueux.

Analyse et optimisation des données : Le système permet également de collecter un grand nombre de données d’inspection. Grâce à l’analyse de ces données, les entreprises peuvent identifier les points faibles du processus de production et l’optimiser afin d’améliorer la qualité des produits.