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OpenMV.io
GitHubLes défauts présents à la surface des tôles en aluminium, s’ils sont transmis aux étapes suivantes du processus, entraînent généralement des coûts de reprise plus élevés. L’inspection visuelle manuelle est instable et difficile à adapter aux lignes de production à grande vitesse. OpenMV intègre directement la capacité de détection des défauts au niveau de l’équipement.

Lors de la production, de la transformation et du traitement ultérieur de surface des tôles en aluminium, les défauts de surface tels que les rayures, les dépressions et les marques de pression nuisent non seulement à l’aspect esthétique du produit, mais peuvent également avoir des répercussions négatives sur le montage ultérieur, la résistance structurelle et l’acceptation par le client. Si ces défauts ne sont pas détectés suffisamment tôt dans le processus de fabrication, cela entraîne généralement une augmentation des coûts de reprise, voire le rejet complet d’un lot de produits, causant ainsi des pertes importantes pour l’entreprise.
La méthode traditionnelle d’inspection visuelle manuelle dépend fortement de l’expérience et de la concentration de l’opérateur ; dans un environnement de production prolongé et intensif, elle est sujette à des omissions d’inspection ou à des écarts dans les critères d’évaluation, ce qui rend difficile le respect des exigences modernes en matière de qualité, notamment en ce qui concerne la stabilité et la cohérence.
Basée sur la caméra intelligente OpenMV de SingTown, cette solution permet une détection visuelle en continu et stable sur la ligne de production de tôles d’aluminium. La caméra est installée à un emplacement critique de la ligne de production pour capturer en temps réel des images de la surface des tôles d’aluminium en mouvement rapide, fournissant ainsi une base de données claire et stable pour l’analyse des défauts.
OpenMV exécute, côté périphérique, des algorithmes d’amélioration en périphérie, de comparaison des textures de surface et de mise en correspondance des caractéristiques de défauts, permettant ainsi une analyse fine de la surface des plaques d’aluminium. En comparant les textures normales aux caractéristiques anormales, le système peut efficacement amplifier des défauts peu visibles à l’œil nu, tels que des rayures fines, des creux ou des empreintes, ce qui améliore la sensibilité et la précision de la détection.
Lorsqu’il détecte des caractéristiques de défaut ne répondant pas aux normes de qualité, OpenMV peut immédiatement produire le résultat d’identification sur le dispositif local et déclencher, en coordination avec la ligne de production, les équipements de tri, d’élimination ou d’alarme afin d’isoler sans délai les produits défectueux, ce qui permet un traitement précoce des problèmes de qualité et évite que les défauts ne soient transmis à l’étape suivante.
Comme toute la logique de détection est exécutée directement sur le dispositif caméra, cette solution ne nécessite aucune dépendance à l’égard du calcul dans le cloud, ce qui réduit efficacement la latence du système et garantit une réponse en temps réel, même dans des environnements de lignes de production à grande vitesse. OpenMV déplace les capacités de détection visuelle industrielle vers le dispositif terminal, offrant aux entreprises manufacturières une solution de contrôle qualité à faible latence, à haute cohérence et facile à déployer, contribuant ainsi à l’optimisation continue et au fonctionnement stable des processus de production.

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