Inspección Visual de Ojales: Guía Paso a Paso

Respuesta Rápida
Las verificaciones manuales de ojales son lentas, subjetivas y omiten defectos sutiles a medida que los operadores se fatigan entre turnos. Overview.ai usa visión artificial y deep learning para detectar problemas de forma, superficie y alineación de manera consistente, entregando decisiones confiables de aprobación/rechazo a velocidad de producción.
El Problema: Desafíos de Manufactura
Los ojales protegen bordes, distribuyen carga y previenen abrasión en textiles, arneses de cableado, señalización y ensambles automotrices. Su tamaño pequeño y variedad de materiales (metal, caucho, plástico) hacen difícil la inspección consistente en líneas de movimiento rápido.
- Brida deformada: Bridas enrolladas o aplastadas por ajuste incorrecto que cortan tela o aislamiento de cable.
- Desalineación: Ojete/collar descentrado o inclinado respecto al orificio causando carga desigual y desgarro.
- Rebabas/bordes afilados: Rebabas o flash sin remover en ojales de metal/plástico que abrasan materiales de contacto.
- Corrosión/pérdida de recubrimiento: Óxido, picaduras o recubrimiento faltante que compromete durabilidad y apariencia.
Incluso los expertos omiten defectos cuando la visión humana se fatiga, la iluminación varía y las tolerancias se ajustan entre SKUs.
La Solución: Inspección Visual Automatizada
La visión artificial con deep learning evalúa la geometría y superficie de cada ojal en milisegundos. Detecta inconsistencias sutiles en el enrollado de brida, ovalidad, rebabas y decoloración que son difíciles de ver manualmente, y lo hace uniformemente para ojales de metal, caucho y plástico.
Overview.ai aprende sus estándares visuales de ejemplos y los aplica en línea o en estaciones de inspección. El resultado son decisiones automatizadas y objetivas que escalan entre turnos, piezas y condiciones de iluminación.
Paso 1: Configuración de Imagen
Haga clic en 'Configurar Imagen'. Coloque el ojal en vista. Ajuste los 'Parámetros de Cámara' para asegurar que la brida y el orificio sean claramente visibles. Haga clic en 'Guardar'.

Paso 2: Alineación de Imagen
Navegue a 'Imagen de Plantilla'. Capture una Plantilla de una pieza buena. Agregue una región '+ Rectángulo' para anclar la inspección. Configure el 'Rango de Rotación' a 20 grados para compensar movimientos menores de la pieza en la línea.

Paso 3: Selección de Región de Inspección
Navegue a 'Configuración de Inspección'. Renombre 'Tipos de Inspección' (ej., Verificación de Brida). Haga clic en '+ Agregar Región de Inspección'. Redimensione la caja amarilla sobre el área de defecto, asegurando que cubra toda la superficie del ojal. Haga clic en 'Guardar'.

Paso 4: Etiquetado de Datos
Etiquete las imágenes capturadas como Buenas o Malas para entrenar la receta. Proporcione ejemplos de defectos comunes como deformaciones o rebabas versus piezas limpias.

Paso 5: Creación de Reglas
Configure la lógica de aprobación/rechazo basada en los Tipos de Inspección. Configure umbrales para determinar cuándo un ojal debe ser rechazado basado en la puntuación de confianza de la IA.

Resultados Clave y ROI
Reducción de Scrap
La detección temprana de ojales mal ajustados o dañados previene retrabajo y desperdicio posterior.
Mayor Rendimiento
Las verificaciones automatizadas mantienen el ritmo con prensas y líneas de arneses/banners sin ralentizar a los operadores.
Calidad Consistente
Decisiones estandarizadas y auditables que se alinean con estándares de inspección visual entre materiales.
¿Listo para automatizar su inspección de ojales?
Deje de depender de verificaciones manuales. Implemente Overview.ai para detectar el 99.9% de los defectos con un sistema que aprende de su proceso existente.