fr.wedoany.com Rapport : Avec l'amélioration de la précision dans la fabrication, le contrôle qualité industriel fait face à des défis, tels que les micro-rayures sur les connecteurs MPO à fibres optiques pouvant affecter les liaisons des centres de données, ou les fissures subtiles sur les pièces moulées sous pression automobiles présentant des risques de sécurité. L'inspection manuelle est inefficace, et les équipements traditionnels peinent à gérer les surfaces complexes et les cavités profondes.
Guangzhou Yinte Intelligent Technology Co., Ltd., incubée par le Guangzhou Research Institute de l'Université d'électronique et de technologie du Shaanxi (Xidian), et en partenariat avec l'écosystème Intel Industrial Edge, a développé une solution d'inspection visuelle par IA haute précision et haute vitesse, visant à améliorer la capacité de détection des défauts.
Dans le domaine des télécommunications optiques, pour l'inspection des fibres MPO, l'entreprise a lancé un équipement d'inspection intégré des faces d'extrémité MPO. Cet équipement permet de photographier simultanément plus de 4 faces d'extrémité, l'inspection d'un composant MPO prenant 4 à 5 secondes, avec une vitesse de détection par fibre de 0,38 seconde, soit 4 à 5 fois plus rapide que la moyenne du secteur. Équipé d'un module microscopique à mise au point automatique, il peut identifier des rayures et salissures minimales de 0,5 μm, avec un taux de défauts non détectés inférieur à 0,5 % et un taux de fausses alarmes inférieur à 2 %. Un seul équipement peut remplacer 4 à 5 opérateurs. L'accumulation de données d'IA permet une traçabilité qualité, en corrélant les paramètres des procédés en amont, réalisant ainsi une transition de l'interception des défauts à leur prévention.
Pour l'inspection des pièces moulées sous pression automobiles, l'équipement utilise un système d'imagerie collaborative multi-vues, intégrant un serveur périphérique Intel pour fournir une puissance de calcul en temps réel. Il offre une couverture visuelle à 360 degrés, inspectant les zones telles que les cavités profondes et les rainures, avec un temps d'inspection par point de 120 millisecondes, soit 74,4 % plus rapide que le secteur, un taux de défauts non détectés aussi bas que 5 %, et une précision de détection des défauts atteignant le niveau du 0,1 millimètre.
L'entreprise a développé sa propre plateforme d'entraînement générique d'algorithmes d'IA, utilisant un mode d'entraînement à petit échantillon et non supervisé. Un modèle peut être entraîné avec un minimum de 5 images, et l'adaptation à une nouvelle pièce peut être réalisée en 15 minutes, réduisant ainsi le seuil de changement de ligne de production.
En tant que partenaire de l'écosystème Intel Xcelerator, Guangzhou Yinte Intelligent Technology a déjà servi de nombreuses entreprises du secteur et prévoit d'étendre sa collaboration dans des domaines tels que les puces et les écrans à panneaux plats, pour promouvoir l'inspection par IA en tant que norme de fabrication. Grâce à l'écosystème Intel, l'entreprise transfère actuellement sa technologie vers davantage de scénarios de fabrication haut de gamme.
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