Creación de planes de inspección asistidos por IA (NPI): reconocimiento automático de objetos basado en el aprendizaje

En el proceso de control de calidad automatizado, a veces la diferencia entre el "componente que sigue siendo aceptable" o el "componente erróneo" puede ser tan mínima que puede ser necesaria la reclasificación de los resultados. Los centros de fabricación pueden acceder a las ventajas del deep learning con la verificación asistida por IA de Viscom. Según el principio de los cuatro ojos, el resultado de la inteligencia artificial se compara con la decisión del operario. En caso de falta de unanimidad, aparece un aviso para corregir o confirmar la entrada. Hasta en este caso, se evitan deslices por una valoración incorrecta. Durante la transición fluida a una clasificación autónoma, la IA puede tomar decisiones autónomas en áreas predefinidas, y por tanto, reducir significativamente el tiempo necesario.

La inteligencia artificial ofrece ventajas excelentes en caso de que los algoritmos de inspección establecidos alcancen sus límites, por ejemplo en la localización rápida y precisa de vacíos en conexiones térmicas, ánodos y cátodos de células de baterías o la trayectoria de uniones de cables. Ofrece resultados segmentados correctamente incluso con datos de imágenes con fuertes factores de interferencia. La detección de los errores reales es más fiable y el rendimiento de la primera pasada puede seguir aumentándose. Se entrena un modelo estable de IA previamente, y se implementa directamente en el plan de inspección.