Controle de Qualidade com Deep Learning e Inteligência Artificial

Fonte: iaasiaonline.com

A operação de transformar matéria prima em produto acabado em massa atendendo os requisitos de qualidade dos clientes é o objetivo de qualquer indústria manufatureira. O controle de qualidade utilizando Inteligência Artificial (IA) na indústria alimentícia já foi assunto de outro post, neste será apresentado como a IA pode ser útil também no controle de qualidade na indústria manufatureira.

Através da combinação de técnicas de processamento de imagens e Deep Learning, a Fujitsudesenvolveu uma técnica que capaz de identificar, através da realização de diagnósticos em minutos, potenciais defeitos no processo de fabricação. Através de dados de uma inspeção chamada de Testes Não Destrutivos (NDT), do inglês Non-Destructive Testing (NDT), que realiza uma série de testes para avaliar propriedades de materiais, a solução da Fujitsu analisa rapidamente os diversos dados produzidos e emite um diagnóstico em minutos.

Siemens está utilizando a solução para identificar falhas em lâminas de vidro de até 75 metros, varrendo cada centímetro a fim de identificar qualquer tipo de falha que possa causar defeitos de fabricação. Em 1 hora e meia o processo de inspeção que antes era feito em 6 horas é concluído com precisão.

Este é apenas um exemplo de como o processamento de imagens e Deep Leraning podem ser úteis no processo de controle de qualidade de uma indústria.

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