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Les capteurs de vision sont un type de solution automatisée qui résout les applications simples de contrôle des erreurs. Généralement, ils effectuent une seule fonction à la fois, telle que classification binaire, détection de défauts, reconnaissance optique de caractères (OCR), comptage d’objets et vérification d’assemblage.
Plus performants que d’autres types de capteurs, y compris les capteurs photoélectriques, laser et de proximité, les capteurs de vision combinent la capacité d’une caméra à prendre des photos avec la puissance de traitement d’un ordinateur. Ils analysent les images acquises pour recueillir des données à des fins d’inspection ou pour déclencher d’autres dispositifs. En fonction des critères définis au cours de l’apprentissage, les capteurs de vision recherchent des caractéristiques spécifiques en vue d’identifier des anomalies sur les pièces ou au niveau des processus afin d’automatiser les activités de prise de décision et de contrôle qualité.
Optimisés par IA pré-entraînée, les capteurs In-Sight SnAPP sont conçus aux fins de simplicité maximale, offrant une solution rapide et facile à déployer pour les utilisateurs novices ayant peu ou pas d’expérience technique. Ils automatisent une gamme de tâches de contrôle des erreurs, y compris celles impliquant des anomalies variables.
Tirant parti de la vision traditionnelle basée sur des règles, les capteurs de vision In-Sight 2000 sont destinés aux utilisateurs, de niveau intermédiaire à avancé, ayant besoin d’options de programmation plus robustes. Ils excellent dans la résolution d’applications présentant des anomalies régulières ou prévisibles.
La fonction principale d’un capteur de vision est de détecter la présence ou l’absence d’un objet dans une région d’intérêt spécifiée. La sortie pour ces types d’applications est généralement binaire, telle que « oui/non », « réussite/échec » ou « OK/PAS OK », et peut être utilisée dans les tâches associées aux produits et processus.
Les capteurs de vision garantissent le bon fonctionnement d’un système automatisé et réduisent les erreurs de configuration de machine. Par exemple, ils vérifient que le système redirige les pièces défectueuses, communique les bonnes informations à une base de données centralisée et que les pièces se déplacent sur la ligne comme prévu.
Au niveau le plus fondamental, les capteurs de vision effectuent une classification binaire. Cependant, ils effectuent également des inspections multiclasses afin de trier les défauts dans différentes catégories en fonction de plusieurs caractéristiques et d’identifier correctement les pièces présentant des variations.
Les capteurs de vision reconnaissent plusieurs types de composants dans différentes configurations et différents agencements afin d’automatiser les vérifications d’assemblage ou de l’exhaustivité. Ils localisent et confirment si les composants sont présents et corrects et identifient les pièces endommagées ou manquantes dans les produits en kit.
Dans les applications OCR, les capteurs de vision convertissent le texte alphanumérique en un format lisible par machine à des fins de traçabilité. Ils peuvent déchiffrer différents types de polices et lire des caractères sur des surfaces réfléchissantes, à faible contraste et non plates.
Les capteurs de vision sont utilisés dans les applications de comptage pour vérifier le nombre correct de composants dans un kit ou un ensemble conditionné. De même, ils sont également utilisés pour s’assurer que les pièces se déplacent à la vitesse appropriée sur les lignes de production afin d’atteindre les objectifs en matière de capacité et de rendement.
Grâce à leur capacité à lire une variété de codes-barres 1D et 2D, les capteurs de vision permettent aux fabricants et aux installations logistiques d’assurer le suivi et la traçabilité des pièces. Ils interprètent les codes en informations utilisables, qui sont ensuite transférées vers un système centralisé où elles peuvent être utilisées pour suivre les stocks et les expéditions, vérifier l’authenticité des produits et gérer les retours ainsi que les rappels.
