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En el proceso de producción y ensamblaje de cables, el conteo manual y la detección de disposición son ineficientes y propensos a errores, lo que dificulta satisfacer las demandas de fabricación de alta precisión e inspección de calidad en línea. Para abordar esto, los fabricantes de cables han introducido la tecnología de reconocimiento de cámara inteligente OpenMV de SingTown. Aprovechando la visión artificial y los algoritmos de reconocimiento de imágenes, esta solución permite el conteo automático, la medición de espaciado y la detección de disposición para múltiples cables, mejorando significativamente la eficiencia y consistencia de la detección.
Las empresas de fabricación de cables utilizan la tecnología de reconocimiento de cámara inteligente OpenMV de SingTown para lograr el conteo automático de cables, la detección de espaciado y el monitoreo de la calidad de la disposición.
La cámara está instalada sobre el área de detección, mirando verticalmente hacia la zona de disposición de cables. Los objetivos de detección son cables con un diámetro de 1 a 5 mm, dispuestos en grupos de 12 con un espaciado de aproximadamente 24 mm. Se ha configurado un deflector negro debajo de los cables para mejorar el contraste.
El sistema emplea algoritmos de detección de bordes, segmentación en escala de grises y análisis morfológico para identificar con precisión la posición y cantidad de cada cable, determinando si existe algún desalineamiento, ausencia o espaciado anormal.
La cámara inteligente OpenMV cuenta con inteligencia artificial en el borde, permitiendo cómputo local y procesamiento de imágenes en tiempo real. Emite directamente señales de detección al sistema de control para lograr alarma automática o rechazo. Su latencia de detección es inferior a 200 milisegundos, lo que la hace adecuada para líneas de producción de alta velocidad.
Mediante la tecnología de reconocimiento de cámara inteligente OpenMV de SingTown Technology, las empresas de fabricación de cables han logrado una mejora inteligente desde la inspección manual hasta la inspección automática visual con IA, mejorando la eficiencia del control de calidad y los niveles de inteligencia de producción.
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