Si se puede ver
se puede automatizar

Con la aparición del Deep Learning la visión artificial ha entrando en una nueva etapa. Ahora se puede automatizar cualquier control de calidad de forma rápida y fiable. En este video demostramos la potencia de la Inteligencia Artificial aplicada a la inspección de calidad automática de productos con muchas variaciones entre ellos, como productos naturales. Usando la arquitectura de redes neuronales de Indeep Vision, se puede alcanzar velocidades de inspección por imagen inferiores a 300 milisegundos. Para más información puedes visitar el web de Indeep Vision: https://www.indeepvision.com

Hoy compartimos el resultado de un estudio de viabilidad para uno de nuestros clientes del sector alimentación. Se trata de un control de limpieza de cajas de varios formatos en las cuales pueden quedar restos de carne, vegetales, lácticos, tierra, etc. Mediante una única red neuronal para los distintos formatos de caja, entrenada con aproximadamente 400 imágenes, conseguimos detectar partículas de hasta 1mm. Para más información puedes visitar el web de Indeep Vision: https://www.indeepvision.com

En este cliente del sector del automóvil, la visión artificial basada en Deep Learning de Indeep está asegurando la calidad del producto con una solución integrada directamente en la célula robotizada. La red neuronal es capaz de detectar en piezas moldeadas por inyección cualquier problema de calidad como faltados, arañazos, rebabas y todo tipo de defectos estéticos. Para más información puedes visitar la web de Indeep Vision: https://www.indeepvision.com

Control de calidad de ensamblaje de cables con OneVision de Indeep Vision. Utilizando Deep Learning se puede realizar el control de calidad del montaje de dispositivos electrónicos y detectar problemas de alta variabilidad. Este ejemplo muestra la detección del correcto posicionamiento de cables en el ensamblaje de placas electrónicas. Para más información puedes visitar el web de Indeep Vision: https://www.indeepvision.com