Em processos automatizados complexos, como reconhecimento de objetos, classificação e controle de qualidade, os sistemas clássicos de processamento de imagens baseados em regras atingem rapidamente seus limites, especialmente quando os componentes variam muito ou os defeitos ocorrem em uma grande variedade de formas. Um exemplo típico é a inspeção de qualidade no processo de moldagem por injeção: Aqui, defeitos de superfície, inclusões de ar ou marcas de queimadura podem aparecer em formas e formatos irregulares.
É exatamente nesse ponto que a inteligência artificial mostra sua força. Com o uso da classificação de IA, até mesmo tarefas de inspeção complexas podem ser resolvidas de forma eficiente e precisa. As redes neurais convolucionais (CNNs) são usadas para analisar imagens, reconhecer características e atribuir automaticamente objetos a classes específicas. O sistema aprende de forma independente a diferenciar as propriedades características e, assim, lida com uma ampla gama de variantes e tipos de erros que seriam quase impossíveis de tratar usando métodos convencionais.
Com o módulo ONNX do software de visão mecânica uniVision 3 da wenglor, os modelos de IA existentes podem ser executados diretamente no poderoso hardware da wenglor, como as câmeras inteligentes da série B60 ou o controlador de visão mecânica da série MVC. Isso permite que os módulos baseados em regras e em IA sejam combinados de forma flexível, enquanto as interfaces industriais estabelecidas podem ser usadas ao mesmo tempo. O resultado: máxima flexibilidade com o mínimo de esforço de integração.
Como uma plataforma abrangente de processamento de imagens, o uniVision 3 oferece todas as ferramentas para pré-processamento, como funções de filtro, rastreamento de camadas ou definição de regiões. Esses módulos padrão podem ser perfeitamente vinculados à classificação de IA para que você possa dominar aplicações exigentes com facilidade. Por exemplo, uma vez que um componente tenha sido capturado usando o rastreamento de camadas, ele pode ser medido, calibrado ou processado diretamente, sem sair do fluxo de trabalho familiar.
Uma vez analisado com sucesso, o uniVision 3 permite a troca de dados por meio de interfaces comuns, como TCP/IP, PROFINET, EtherNet/IP ou EtherCAT. Interfaces especiais para visão robótica e soldagem guiada por robô também estão disponíveis para uso em aplicações assistidas por robô.
A vantagem é óbvia: os modelos ONNX criados com software de terceiros podem ser integrados diretamente à inferência da uniVision e executados em dispositivos wenglor sem nenhum esforço adicional de hardware. Não há necessidade de preparação demorada de dados – a integração é rápida, descomplicada e escalonável.
Com o módulo ONNX, o uniVision 3 oferece uma solução avançada e pronta para o futuro para integrar perfeitamente a IA aos processos de processamento de imagens industriais, para máxima precisão, eficiência e flexibilidade na automação da fábrica.
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