es.wedoany.com Noticia: A medida que aumenta la precisión en la fabricación, la inspección de calidad industrial enfrenta desafíos, como pequeños arañazos en conectores de fibra MPO que pueden afectar los enlaces de centros de datos, o grietas finas en piezas de fundición de automóviles que representan riesgos de seguridad. La inspección manual es ineficiente y los equipos tradicionales tienen dificultades para manejar superficies complejas y ranuras profundas.
Guangzhou Intellisense Technology Co., Ltd., incubada en el Instituto de Investigación de Guangzhou de la Universidad de Electrónica de Xidian, en colaboración con el ecosistema Siemens Industrial Edge, ha desarrollado una solución de inspección visual con IA de alta precisión y velocidad, destinada a mejorar la capacidad de identificación de defectos.
En el campo de las comunicaciones ópticas, para la inspección de fibra MPO, la compañía ha lanzado un equipo integrado de inspección de caras terminales MPO. Este equipo puede capturar simultáneamente más de 4 caras terminales, el tiempo de inspección de un material MPO individual es de 4-5 segundos, y la velocidad de inspección por núcleo es de 0,38 segundos, 4-5 veces más rápido que el promedio de la industria. Equipado con un módulo microscópico de enfoque automático, puede identificar arañazos y manchas mínimos de 0,5μm, con una tasa de omisión inferior al 0,5% y una tasa de falsos positivos inferior al 2%. Un solo equipo puede reemplazar a 4-5 trabajadores manuales. La acumulación de datos de IA respalda el seguimiento de calidad, relacionando los parámetros del proceso anterior, logrando una transición desde la intercepción de defectos hasta la prevención de fallas.
En cuanto a la inspección de piezas de fundición de automóviles, el equipo utiliza un sistema de imágenes cooperativo multi-perspectiva, integrando servidores edge de Siemens para proporcionar potencia de cálculo en tiempo real. Logra una cobertura visual de 360 grados, inspeccionando áreas como cavidades profundas y ranuras, con un tiempo de inspección por punto individual de 120 milisegundos, un 74,4% más corto que el promedio de la industria, una tasa de omisión tan baja como el 5% y una precisión de identificación de defectos a nivel de 0,1 milímetros.
La compañía ha desarrollado de forma independiente una plataforma de entrenamiento universal de algoritmos de IA, que adopta un modo de entrenamiento con pocas muestras y no supervisado. Con un mínimo de 5 imágenes se puede entrenar un modelo, completando la adaptación a nuevas piezas en 15 minutos, reduciendo así la barrera para cambios en la línea de producción.
Como socio del ecosistema Siemens Xcelerator, Guangzhou Intellisense Technology ya ha servido a múltiples empresas de la industria y planea expandir la colaboración en áreas como chips y paneles de visualización, promoviendo que la inspección de calidad con IA se convierta en un estándar de fabricación. A través del ecosistema Siemens, la compañía está trasladando su tecnología a más escenarios de fabricación de alta gama.
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