Contexte et besoins du consumer
Dans le monde en constante évolution de la fabrication électronique, il est essentiel de s’assurer de la qualité des produits avant de les emballer. Un consumer essential avait besoin d’une answer pour détecter les pièces endommagées ou manquantes sur les cartes de circuits imprimés (PCB) avec une grande précision et une grande efficacité. Les méthodes d’inspection manuelles avaient du mal à répondre aux exigences de la manufacturing et négligeaient souvent les petits défauts.
Défis
- Détection de petites anomalies : Les inspecteurs humains ont éprouvé des difficultés à identifier de manière cohérente de minuscules défauts sur les PCB.
- Manufacturing en grande quantité : Le besoin d’inspections rapides et modulables pour s’adapter aux cycles de manufacturing.
- Processus à forte intensité de main-d’œuvre : La dépendance à l’égard des inspections manuelles augmente les coûts et introduit des incohérences.
Options et applied sciences clés
Le cobot TM AI de Techman Robotic a fourni une answer automatisée complète, intégrant une technologie d’imagerie avancée et de classification par l’IA.
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Imagerie et détection
- La caméra embarquée (EIH) a permis un positionnement précis et la caméra externe a permis une inspection visuelle multipoint, en réalisant une seize d’picture sous plusieurs angles pour s’assurer que chaque composant était inspecté avec précision.
- Les photographs ont été analysées à l’aide du modèle d’IA afin de classer les pièces comme bonnes (OK) ou mauvaises (NG).
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Entraînement du modèle d’IA
- L’IA de classification a permis d’entraîner le système avec un ensemble de données de 70 photographs (40 OK, 30 NG).
- Le temps d’entraînement a été réduit à quarter-hour seulement, ce qui a permis une adaptation rapide aux changements des exigences de manufacturing.
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Flux de travail automatisé
- Produits OK : Dirigés automatiquement vers la station suivante.
- Produits NG : Identifiés et le bras du cobot prélèvera la pièce défectueuse pour l’envoyer dans une zone de cycle dédiée en vue d’un traitement ultérieur.
- Les résultats ont été calculés sur l’AOI Edge, puis transmis au robotic, qui exécute la prise de décision pour assurer un flux de manufacturing continu.
Scénarios d’utility
- Détection des pièces manquantes ou endommagées avant l’emballage
- Garantir la qualité du produit en identifiant les petites anomalies à un stade précoce du processus
Avantages
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Précision accrue
- Taux d’exactitude des inspections de 99,99 %.
- Les taux de fausses alarmes et de dépassement ont été réduits à moins de 1 %, ce qui garantit la fiabilité.
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Efficacité accrue
- L’automatisation a permis d’améliorer la vitesse d’inspection et de réduire les besoins en main-d’œuvre de 50 %.
- L’inspection à grande vitesse s’aligne parfaitement sur les cycles de manufacturing.
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Réduction des coûts
- La réduction de la dépendance à l’égard du travail manuel a permis de minimiser les coûts opérationnels tout en améliorant la cohérence.
Conclusion
La answer de détection de pièces utilisant TM AI Cobot démontre remark l’automatisation intelligente transforme les processus d’inspection. En combinant une classification alimentée par l’IA avec une technologie de imaginative and prescient précise, ce cas illustre remark les fabricants peuvent atteindre une efficacité, une précision et des économies inégalées dans les lignes de manufacturing modernes.
