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Utilice cámaras inteligentes, desarrollo sin código y aprendizaje profundo para detectar defectos en la ensamblaje de dispositivos médicos
Automatice la inspección
Las cámaras inteligentes Zebra Iris GTX sirven como una plataforma versátil para las comprobaciones de calidad en línea, combinando sensores de alta resolución y procesamiento en cámara para capturar imágenes nítidas y ejecutar herramientas de inspección a velocidades de línea de ensamblaje. Pueden confirmar la presencia, posición y alineación de tornillos, conectores y etiquetas, además de verificar el asiento, polaridad, orientación y enrutamiento de cables. Basándose en una lógica definida, proporcionan salidas de aprobación/rechazo para detener los fallos en la estación, señalando PLC, robots, sistemas MES/QMS y paneles de planta para la trazabilidad y el cumplimiento.
Crear y gestionar inspecciones
Design Assistant de Zebra acelera el despliegue y la estandarización en las líneas de producción de dispositivos médicos al proporcionar un entorno basado en diagramas de flujo que permite a los ingenieros configurar inspecciones sin codificación, utilizando herramientas basadas en reglas probadas para la búsqueda de patrones, la medida, la lectura de códigos, OCR/OCV y las comprobaciones de presencia/ausencia. Con herramientas de arrastrar y soltar, los usuarios pueden obtener resultados de aprobación/rechazo rápidos y explicables con puntuaciones de confianza, crear interfaces hombre-máquina (HMI) para operadores, alarmas y flujos de trabajo de reinspección dentro del mismo proyecto, y registrar imágenes, resultados, marcas de tiempo, identificadores de piezas/lotes y metadatos en sistemas MES/QMS. Además, admite el cumplimiento a través de la gestión eficaz de recetas, permisos y proyectos versionados.
Detecte los defectos difíciles con el aprendizaje profundo
Zebra Aurora Vision Studio mejora los métodos tradicionales basados en reglas al incorporar el aprendizaje profundo para manejar la variabilidad y la sutileza, lo que le permite aprender las variaciones aceptables e identificar anomalías. Los usuarios pueden entrenar modelos de clasificación, segmentación o detección de anomalías utilizando imágenes de sus líneas de producción, a menudo con conjuntos de datos relativamente pequeños, y desplegar estos modelos junto con comprobaciones basadas en reglas para mejorar la detección sin afectar el tiempo de ciclo. Zebra Aurora Vision Studio destaca en la identificación de defectos sutiles como arañazos tenues, abolladuras, fibras, inclusiones o anomalías superficiales que son difíciles de codificar, al mismo tiempo que proporciona visualizaciones como mapas de calor, umbrales y salidas de aprobación/rechazo con puntuaciones de confianza. Admite la adquisición de imágenes de cámaras inteligentes Iris GTX y realiza inferencias en PC o servidores perimetrales, lo que permite el reentrenamiento y el reajuste de modelos a medida que cambian los materiales, los proveedores o los SKU para garantizar una precisión sostenida.
