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Inspección visual de calidad

Inspecciones de calidad visuales impulsadas por aprendizaje automático

Agilice la calidad integrando las inspecciones impulsadas por IA en sus flujos de trabajo de producción con cámaras estándar y una configuración sin códigos.

Inspección de calidad con cámara e IA

Minimizar los defectos del producto con inspecciones visuales de calidad

Las inspecciones de calidad manuales suelen ser lentas y propensas a errores, lo que genera un mayor riesgo de que se detecten defectos. Con las capacidades de visión artificial de Tulip, los fabricantes pueden reducir la carga de la tediosa inspección manual, aumentar la productividad y mejorar la calidad al ayudar a los operadores a identificar los defectos del producto más rápido y con mayor precisión.

Aplicación de visión por ordenador que comprueba si hay defectos

Mejorar los esfuerzos de inspección con tecnología democratizada

No necesita PhD para configurar la inspección visual con Tulip. Combine los últimos avances en visión artificial centrada en el humano con aplicaciones sin código para mejorar la calidad de las operaciones. Utilice cámaras comerciales y económicas para rastrear objetos y movimientos en todos los procesos.

Aplicación de visión por ordenador que comprueba si la orientación del dispositivo es correcta
  • Eliminar los cuellos de botella de producción

    Agilice las inspecciones de calidad y garantice que no lleguen defectos al cliente, sin ralentizar la producción.

  • Reducir los errores del operador

    Evite la fatiga física y mental que pueda llevar a aceptar artículos deficientes y rechazar otros buenos, lo que genera riesgos y desperdicio.

  • Prevenir la pérdida de conocimiento

    Formar a nuevos operadores para identificar defectos de calidad cuesta tiempo y dinero.

Una forma más sencilla de optimizar las inspecciones de calidad

  • Ejecución perimetral

    Disfrute de la potencia de las funciones de aprendizaje automático basadas en la nube sin la latencia asociada a ella.

  • Detección de defectos

    Utilice un modelo de IA para reconocer defectos, anomalías, errores y problemas con los objetos y alertar a los operadores para que realicen inspecciones más detalladas.

  • Clasificación de defectos*

    Determine cuántos defectos hay presentes según el tipo de defecto.

  • Recuento de defectos*

    Determine cuántos defectos hay presentes según el tipo de defecto.

  • Medición de defectos*

    Mida la longitud de un defecto para cuantificar su grado de importancia en un objeto.

  • Localización de defectos*

    Identifique coordenadas XYZ para especificar dónde se encuentra el defecto.

Comenzar a incorporar la inspección de calidad visual en los flujos de trabajo de los operadores

Solicite una demostración para obtener más información sobre lo que Tulip puede hacer para transformar sus flujos de trabajo y formar a sus operadores.

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