Graças ao uso avançado de ferramentas de Inteligência Artificial (IA), o Dimac agora é capaz de replicar até mesmo as inspeções visuais humanas mais complexas de componentes metálicos.
Esse avanço amplia a automação do controle de qualidade para setores em que os sistemas tradicionais de visão mecânica não conseguiam fornecer resultados confiáveis.
A nova geração de máquinas de controle de qualidade Dimac para fixadores agora pode detectar defeitos que antes eram impossíveis de identificar usando sistemas convencionais.
O resultado é:
- inspeção mais precisa e eficaz,
- redução significativa do desperdício de produção,
- economia econômica e de energia, e
- um tempo mais curto para o mercado.
Inspeção óptica de alta velocidade com tecnologia de IA
As máquinas de classificação da Dimac sorting machines integram estações de controle óptico de alta velocidade - até 700 peças por minuto - equipada com câmeras e unidades de iluminação avançadas, combinadas com software de visão alimentado por IA. Na mesma máquina, você também pode realizar verificações com outras estações tradicionais.
O software de IA processa as imagens em escala de cinza adquiridas das câmeras, interpreta seu conteúdo e determina em tempo real se cada peça está em conformidade ou com defeito.
Os algoritmos de IA da Dimac comparam as imagens recebidas com um banco de dados de referência, identificando instantaneamente as peças não conformes.
Alguns exemplos de aplicativos:
- A IA pode diferenciar uma marcação gravada de uma rachadura na superfície, evitando falsas rejeições.
- Ele pode medir dimensões reais mesmo quando a superfície está suja ou contaminada.
- Ele pode reconhecer defeitos de aparência em materiais com cores ou acabamentos não uniformes.
A IA não apenas “vê” defeitos:
ela os entende
Algoritmos baseados em similaridade e aprendizado contínuo
Diferentemente dos sistemas de visão tradicionais baseados em regras, o software de IA da Dimac não depende de parâmetros ou limites predefinidos.
Em vez disso, O algoritmo avalia a similaridade estatística entre as imagens analisadas e as categorias de referência, determinando a probabilidade de uma nova imagem pertencer à classe “conforme” ou “não conforme”.
Cada “rede neural” é inicialmente treinada para reconhecer um tipo específico de defeito, mas pode ser ampliada para inspecionar famílias de fixadores com características semelhantes (por exemplo, formato idêntico, mas material diferente).
Depois de treinado, o modelo pode ser atualizado com novos parâmetros ou tipos de defeitos, preservando a base de treinamento original.
A rede neural é um arquivo vinculado ao plano de controle e é chamada automaticamente sempre que o plano é carregado.
A Dimac realiza o treinamento de IA como um serviço
O treinamento em IA requer:
- uma estação de computação de alto desempenho dedicada,
- as licenças de software necessárias, e
- conhecimento especializado em visão e aprendizado de máquina.
O processo de treinamento de IA requer uma estação de computação adequada, as licenças de software necessárias e habilidades especializadas, e pode ser realizado remotamente por técnicos da Dimac.
Para treinamento adicional, o software integrado da máquina de classificação da Dimac inclui um procedimento guiado simples para ajudar os operadores a capturar imagens de amostras boas e defeituosas.
Dessa forma, os engenheiros da Dimac pode realizar treinamentos ou atualizações de modelos remotamente, em até 3 dias após o recebimento das imagens.
A partir das imagens adquiridas na máquina, a Dimac realiza o treinamento, o ajuste fino e a validação do modelo de IA internamente, e, em seguida, instala a rede neural treinada diretamente na máquina de classificação do cliente.
O PROCESSO DE TREINAMENTO EM IA
1. Aquisição de imagens reais anotadas
Imagens reais de componentes são capturadas em várias condições operacionais (iluminação, orientação, estado da superfície), incluindo peças em conformidade e defeituosas.
As áreas com defeito são anotadas manualmente ou por meio de ferramentas de rotulagem semiautomáticas.
2. Ampliação de dados
Novas variações de imagem são criadas a partir de amostras reais por meio de transformações geométricas (rotação, translação, zoom), bem como ajustes de brilho, contraste e ruído.
Isso aumenta a diversidade do conjunto de dados e melhora a generalização do modelo.
3. Geração de imagens sintéticas
Quando as amostras de defeitos reais são raras ou não estão disponíveis, a Dimac emprega simulação fotorrealista e modelagem de procedimentos para gerar imagens sintéticas de componentes metálicos. Os defeitos simulados incluem arranhões, rachaduras, amassados ou contaminações de superfície.
4. Randomização de domínios e variabilidade controlada
Durante a geração de imagens sintéticas, são introduzidas variações aleatórias controladas na iluminação, na textura, no ângulo da câmera e no ruído. Essa técnica, conhecida como randomização de domínio, torna o modelo mais robusto às condições imprevisíveis do mundo real e reduz a diferença entre os dados sintéticos e reais.
Além dos fixadores: IA para interpretação de imagens
O uso de IA para interpretação visual provou ser altamente flexível e dimensionável.
Os mesmos algoritmos desenvolvidos pela Dimac podem ser aplicados em qualquer campo que exija o discernimento humano da inspeção visual de qualidade, mas com uma velocidade muito maior e um processo de treinamento simplificado.
Por exemplo, essas tecnologias são cada vez mais relevantes na geração de imagens e diagnósticos médicos, em que a IA pode apoiar a interpretação de dados visuais complexos com precisão excepcional.
Conclusão
A integração da Inteligência Artificial nas máquinas de classificação da Dimac representa um grande salto tecnológico no controle de qualidade automatizado.
Ao combinar visão de alta velocidade, aprendizado de máquina e simulação de imagens sintéticas, A Dimac ultrapassa os limites da inspeção visual industrial, oferecendo um novo padrão de confiabilidade, precisão e eficiência.