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    Krones inova em inspeção de garrafas vazias com tecnologia de deep learning
      24. noviembre 2020

      Krones inova em inspeção de garrafas vazias com tecnologia de deep learning

      Novo Linatronic AI – mais inteligente e eficiente – é treinado para distinguir entre anomalias e gotas de água em uma garrafa, por exemplo, evitando o descarte desnecessário do recipiente

      Novo Linatronic AI – mais inteligente e eficiente – é treinado para distinguir entre anomalias e gotas de água em uma garrafa, por exemplo, evitando o descarte desnecessário do recipiente

      Qualquer pessoa que trabalhe com inspetores de garrafas vazias sabe que nem todas as garrafas rejeitadas pela máquina têm, na verdade, um defeito. Em muitos casos, podem ser simplesmente gotas de água ou um pouco de espuma ainda grudada na garrafa após a limpeza. Uma vez que os sistemas de inspeção convencionais nem sempre conseguem distingui-las de contaminantes ou danos com 100% de certeza, há uma tendência de erros, como forma de cautela na hora de eliminar os recipientes com problemas. O resultado: em cada turno de produção, inúmeras garrafas perfeitamente utilizáveis vão para o lixo, para nunca mais serem vistas.

      Para mudar essa história, a Krones levou a evolução de sua tecnologia de inspeção para um nível mais elevado. O novo Linatronic AI emprega, pela primeira vez, um software com tecnologia de deep learning para detectar e classificar anomalias automaticamente, tornando a máquina muito mais inteligente e eficiente do que os modelos convencionais de inspetores.

      Deep learning é uma tecnologia que permite às máquinas fazer o que nós, humanos, fazemos naturalmente: aprender com o exemplo. Mas há uma grande diferença: uma máquina pode usar essa habilidade muitas vezes com mais eficiência do que os humanos.

      A base para o deep learning é uma rede neural artificial (RNA). A RNA pode ser descrita como um sistema complexo de múltiplos filtros consecutivos. As imagens capturadas durante o processo de inspeção são alimentadas por essas camadas de filtro, uma após a outra. Cada camada extrai uma característica diferente da imagem. Uma vez que a saída de um filtro se torna a entrada para o filtro subsequente, a complexidade das características de uma imagem pode ser aumentada quase infinitamente. A cadeia varia desde a simples identificação de pixels escuros ou claros até a classificação de objetos muito específicos, como gotículas de água.

      Para garantir que o Linatronic AI aplique esses filtros com a precisão necessária na prática, o inspetor é treinado com antecedência com imagens de exemplo pré-classificadas. Dessa forma, sua rede neural aprende a filtrar e interpretar as características relevantes da imagem. O processo funciona tanto para as máquinas como para nós, humanos: quanto mais intensamente você treina, melhores são os resultados. Portanto, a rede neural do Linatronic AI foi continuamente ajustada usando milhares de imagens de exemplo até que pudesse distinguir com precisão as gotas de água de outras anomalias, com uma taxa de confiabilidade de 99,9%.

      Como resultado, o desperdício de material devido a falsas rejeições não é mais um problema. O processo demorado de configuração do inspetor durante o comissionamento também é coisa do passado. A rede neural não requer calibração manual para as condições locais. Em vez disso, o Linatronic AI é entregue totalmente treinado e pronto para começar a trabalhar.

      Coordenador de Marketing
      Thiago Norio Sugiura
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