Il riconoscimento automatico di anomalie su ingranaggi, utensili e altri componenti meccanici è una tecnologia avanzata che sfrutta l’intelligenza artificiale per individuare difetti, usura o irregolarità nelle superfici e nelle geometrie dei pezzi. Questa soluzione trova applicazione in diversi settori della metalmeccanica, migliorando la qualità e l’affidabilità dei processi produttivi.
Utilizzando algoritmi di deep learning e reti neurali di ultima generazione, il sistema analizza immagini o video per rilevare automaticamente imperfezioni che potrebbero compromettere il funzionamento dei componenti. Questa tecnologia consente di ottimizzare i controlli di qualità, ridurre gli scarti e prevenire guasti che potrebbero causare fermi produttivi o difetti nei prodotti finali.
Grazie all’impiego di modelli di machine learning addestrati su dataset specifici, il sistema raggiunge un’elevata accuratezza, riconoscendo correttamente oltre il 90% delle anomalie nei test eseguiti.
Come può essere utilizzato
L’intero sistema può essere integrato in ambienti industriali esistenti, adattandosi a dispositivi fissi, telecamere di controllo qualità o piattaforme embedded. L’analisi dei dati avviene in tempo reale, permettendo interventi tempestivi e migliorando la tracciabilità delle anomalie riscontrate.
Scenari applicativi
ET MechVision AI trova applicazione in molteplici contesti industriali, tra cui:
- Controllo qualità in produzione: verifica automatizzata di ingranaggi, utensili e componenti per rilevare difetti di fabbricazione o usura precoce.
- Manutenzione predittiva: analisi delle condizioni dei componenti per prevenire guasti e ridurre i costi di manutenzione.
- Automazione industriale: integrazione con macchinari per il controllo in tempo reale della qualità dei pezzi prodotti.
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