Il team beanTech porta il Deep Learning nel Manufacturing

Il rispetto degli standard di qualità nel settore Automotive è un requisito imprescindibile per le esigenze della filiera.

Spesso è un intero reparto che si occupa di verificare manualmente al microscopio ciascun singolo pezzo per garantirne la qualità ma questo approccio implica costi elevati di gestione e inefficienze.

Sui difetti superficiali poi nemmeno le tecniche tradizionali di machine vision riescono ad assicurare risultati soddisfacenti a causa della particolare conformazione della superficie lavorata dalle stazioni CNC.

Per questo Brovedani Group ha deciso di potenziare le macchine di controllo qualità costruite dalla società del suo Gruppo, FreTor, affidandosi alla soluzione di Intelligenza Artificiale di beanTech basata su Deep Learning.

Sfruttando NVIDIA® DGX Station™  e il framework PyTorch, il team AI di beanTech ha addestrato un modello di rete convolutiva su un dataset di un migliaio di immagini, equivalenti a circa due ore di produzione.

Al termine del training, la rete neurale ha mostrato, direttamente sul campo, un’accuratezza di oltre il 98%.

La rete convolutiva è in grado di identificare i diversi difetti superficiali: l’animazione mostra l’immagine di input, i risultati sui vari layer e il risultato finale dove il difetto viene localizzato automaticamente.

Grazie ad una serie di accorgimenti, l’algoritmo sviluppato fornisce inoltre due informazioni fondamentali su ciascun particolare identificato come anomalo: la localizzazione dei difetti sulla superficie e la loro classificazione a seconda della causa di origine.

Un risultato di eccellenza raggiunto dei nostri specialisti del Team AI, grazie alla loro esperienza e alle iniziative di contaminazione e diffusione scientifica promosse da KnowNow Academy.

Questo è un primo passo decisivo verso la Smart Factory di un futuro prossimo che è già a portata di mano!