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  • COMPUTER VISION e
    DEEP LEARNING
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CONTROLLO DI QUALITÀ

 

Le linee produttive dell’Industria 4.0 possono beneficiare notevolmente dai sistemi intelligenti di Computer Vision per la valutazione dei requisiti di qualità

 

Applicazioni 

I sistemi di Computer Vision vengono utilizzati sempre di più per obiettivi di garanzia della qualità in molte industrie: dalla preparazione e produzione alimentare al settore dell’automotive fino all'industria aereospaziale.

 

Un sistema intelligente di Computer Vision può, ad esempio:

 

Individuare pezzi difettosi

Leggere codici e marcature  
Fare una stima statistica dei tempi di rottura di un macchinario
 

 

Vantaggi

Una soluzione di Computer Vision può misurare tutte le proprietà visibili di un prodotto in tempo reale per dare feedback istantanei sulla qualità di produzione e la classificazione dei difetti/imperfezioni.

  

Velocità: grazie a telecamere ad alti fps e processori embedded avanzati

Adattabilità: grazie ad algoritmi di Machine Learning, il sistema di controllo si adatta al prodotto che cambia

Tracciabilità: ogni informazione rilevata può essere catalogata e utilizzata a posteriori per studi statistici o per l’analisi dei processi produttivi
 

 

 

La garanzia della qualità

La garanzia della qualità è uno degli obiettivi più importanti di ogni industria. L’abilità di fabbricare prodotti di alta qualità, costituisce la base del successo delle industrie altamente competitive. Tale garanzia incoraggia la fiducia nei clienti e nei risultati, in un mercato in espansione.

 

Le ispezioni automatiche on-line per la qualità e il processo di controllo stanno diventando un elemento importante dei sistemi di fabbricazione automatica. Abilitando ispezioni solo visuali, queste tecniche sono adatte alle necessità dell’ispezione industriale.

 

Perchè scegliere Pikkart?

 

Know-how

Il reparto R&D di Pikkart vanta anni di esperienza in Computer Vision e Deep Learning, che oggi consentono di risolvere complessi problemi in ambito industriale. 

 

 

ultima modifica:  08/03/2018