De acordo com pt.wedoany.com-Com o aumento da precisão na manufatura, a inspeção de qualidade industrial enfrenta desafios, como pequenos arranhões nos conectores de fibra óptica MPO que podem afetar os links de data centers, e fissuras minúsculas em peças fundidas de automóveis que representam riscos de segurança. A inspeção manual é ineficiente e os equipamentos tradicionais têm dificuldade em lidar com superfícies complexas e cavidades profundas.
A Guangzhou Intelli Intelligent Technology Co., Ltd., incubada pelo Guangzhou Research Institute da Universidade Eletrônica de Xidian, em colaboração com o ecossistema Siemens Industrial Edge, desenvolveu uma solução de inspeção visual por IA de alta precisão e velocidade, visando aprimorar a capacidade de identificação de defeitos.
No campo das comunicações ópticas, para a inspeção de fibras MPO, a empresa lançou um equipamento integrado de inspeção de faces terminais MPO. Este equipamento pode realizar captura simultânea de 4 ou mais faces terminais, com um tempo de inspeção por material MPO de 4-5 segundos, e velocidade de inspeção por núcleo individual de 0,38 segundos, 4 a 5 vezes mais rápido que a média do setor. Equipado com módulo microscópico de foco automático, consegue identificar arranhões e manchas mínimos de 0,5 μm, com taxa de falhas de detecção abaixo de 0,5% e taxa de falsos positivos abaixo de 2%. Um único equipamento pode substituir 4-5 trabalhadores. O acúmulo de dados de IA suporta rastreabilidade da qualidade, associando parâmetros de processo anteriores, permitindo a transição da intercepção de produtos defeituosos para a prevenção de defeitos.
Na inspeção de peças fundidas de automóveis, o equipamento utiliza um sistema de imagem cooperativa multi-perspectiva, integrando um servidor de borda Siemens para fornecer poder computacional em tempo real. Ele oferece cobertura visual de 360 graus, inspecionando áreas como cavidades profundas e ranhuras, com um tempo de inspeção por ponto de 120 milissegundos, 74,4% mais rápido que o padrão do setor, taxa de falhas de detecção tão baixa quanto 5%, e precisão na identificação de defeitos atingindo nível de 0,1 mm.
A empresa desenvolveu sua própria plataforma genérica de treinamento de algoritmos de IA, adotando um modo de treinamento com poucas amostras e não supervisionado, onde um modelo pode ser treinado com no mínimo 5 imagens, permitindo adaptação a novos componentes em 15 minutos, reduzindo a barreira para mudanças na linha de produção.
Como parceiro do ecossistema Siemens Xcelerator, a Guangzhou Intelli Intelligent Technology já atendeu diversas empresas do setor e planeja expandir a colaboração em áreas como chips e painéis de exibição, promovendo a inspeção por IA como um padrão na manufatura. Através do ecossistema Siemens, a empresa está migrando sua tecnologia para mais cenários de manufatura de alta precisão.
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