Industria Visao Computacional

Como a QualityVision Alcançou 99,5% de Precisão na Detecção de Defeitos Inspecionando 500 Peças Por Minuto com Deep Learning

Um sistema avançado de visão computacional aproveitando deep learning e computação de borda para automatizar inspeção de qualidade de componentes manufaturados, detectando defeitos de superfície, variações dimensionais e erros de montagem com precisão sobre-humana nas velocidades da linha de produção.

Client: QualityVision
99,5%
Precisão de Detecção de Defeitos
500
Peças Por Minuto Inspecionadas
80%
Menos Reclamações de Clientes
6 Meses
Retorno Sobre Investimento

O Desafio

A QualityVision, fornecedora Tier 1 automotiva produzindo componentes plásticos injetados, enfrentava uma crise de qualidade que ameaçava grandes relacionamentos com clientes. Seu processo de inspeção visual manual, confiando em inspetores humanos examinando peças sob luzes de magnificação, era simultaneamente muito lento e muito inconsistente. Com linhas de produção rodando a 500 peças por minuto, inspetores podiam apenas verificar por amostragem 10% da produção, significando que 90% das peças eram enviadas sem inspeção. Mesmo para as peças amostradas, a precisão de inspeção humana ficava em média apenas 92%—inspetores ficavam fatigados após horas de escrutínio repetitivo, perdiam defeitos sutis como micro-rachaduras ou ligeiras variações de cor, e aplicavam padrões inconsistentes. Isso resultou em um fluxo constante de reclamações de clientes: 200 falhas de campo por mês rastreadas de volta a defeitos que deveriam ter sido pegos na inspeção. Grandes clientes OEM automotivos estavam ameaçando retirar contratos se a qualidade não melhorasse dramaticamente. Adicionar mais inspetores não era viável—triplicaria custos de mão de obra e ainda não poderia alcançar 100% de inspeção na velocidade da linha. A empresa havia testado sistemas tradicionais de visão de máquina, mas geravam falsos positivos excessivos (sinalizando peças boas como defeituosas), não conseguiam se adaptar a variações de peças e requeriam semanas de reprogramação quando designs mudavam. A QualityVision precisava de uma solução inteligente e adaptativa de inspeção de qualidade que pudesse examinar cada peça individual na velocidade total de produção com precisão excedendo capacidades humanas enquanto permanecesse flexível o suficiente para lidar com variações de produto e mudanças de design sem reprogramação extensiva.

A Nossa Solução

A XCodeIT desenvolveu um sistema de inspeção de visão computacional baseado em IA usando redes neurais convolucionais de deep learning treinadas em milhões de imagens rotuladas de peças boas e defeituosas. Implantado em plataformas de computação de borda NVIDIA Jetson, o sistema realiza inferência em tempo real na velocidade da linha enquanto integra perfeitamente com equipamentos de produção existentes e sistemas de gestão de qualidade.

Projetamos uma estação de inspeção customizada com 6 câmeras industriais capturando imagens sincronizadas de múltiplos ângulos conforme peças passam a 500 peças por minuto. Iluminação LED dome e filtros polarizados eliminam reflexo e sombras. Sensores de trigger sincronizados com movimento de esteira garantem temporização precisa de captura de imagem. O sistema de imageamento alcança resolução de 50 mícrons, detectando defeitos invisíveis a inspetores humanos.
Treinamos redes neurais convolucionais baseadas em PyTorch (arquitetura ResNet-50 com cabeçalhos de classificação customizados) em um dataset de mais de 2 milhões de imagens rotuladas abrangendo 47 tipos distintos de defeitos: rachaduras, vazios, rebarbas, faltas, marcas de afundamento, variações de cor, contaminação e desvios dimensionais. Os modelos alcançam 99,5% de precisão com taxas extremamente baixas de falsos positivos (<0,3%).
Implantamos o pipeline de inferência em módulos de computação de borda NVIDIA Jetson AGX Xavier, processando 500 peças por minuto com latência <120ms por peça. Implantação edge elimina dependências de conectividade cloud, garante performance consistente, protege designs proprietários de peças e permite notificações de defeitos em tempo real para controladores de linha de produção via protocolos industriais OPC-UA.
Integramos o sistema de visão com mecanismos de rejeição pneumáticos que automaticamente desviam peças defeituosas para cestos categorizados baseado no tipo de defeito. Isso permite análise de causa raiz (certos defeitos correlacionam com cavidades de molde específicas ou parâmetros de processo) e simplifica decisões de retrabalho/sucata. Peças boas continuam para embalagem sem intervenção humana.
Implementamos um loop de feedback de qualidade onde engenheiros de produção podem revisar peças sinalizadas, corrigir falsos positivos/negativos, e essas correções alimentam automaticamente pipelines de retreinamento de modelo. Modelos são retreinados semanalmente com novos dados, continuamente melhorando precisão e adaptando-se a drift de processo ou mudanças de design sem reprogramação manual.
Construímos uma plataforma de analytics abrangente que rastreia taxas de defeito por número de peça, turno de produção, cavidade de molde, lote de material e tipo de defeito. Gráficos de controle de processo estatístico identificam tendências antes que se tornem escapes de qualidade. Análise de Pareto destaca as oportunidades de melhoria de qualidade mais impactantes. Todas as imagens de inspeção são arquivadas com metadata pesquisável para requisitos de auditoria de clientes.

Tecnologias Utilizadas

Python PyTorch OpenCV NVIDIA Jetson OPC-UA C++

Os Resultados

99,5%
Precisão de Detecção de Defeitos
Modelos de deep learning significativamente superam os 92% de precisão da inspeção manual, capturando defeitos sutis que humanos perdem enquanto virtualmente eliminam falsos positivos. Esta precisão foi validada através de testes rigorosos contra amostras de defeitos conhecidas e confirmada por zero escapes de qualidade de clientes nos seis meses pós-implantação.
500
Peças Por Minuto Inspecionadas
100% de inspeção na velocidade total da linha de produção—cada peça individual é examinada pela IA através de múltiplos ângulos em menos de 120 milissegundos. Isso era fisicamente impossível com inspetores humanos que podiam apenas verificar por amostragem 10% da produção. O sistema nunca se fatiga, mantém padrões consistentes 24/7 e escala sem esforço através de múltiplas linhas de produção.
80%
Menos Reclamações de Clientes
Taxas de falha de campo despencaram de 200 reclamações relacionadas a defeitos por mês para menos de 40. Scores de satisfação de clientes aumentaram dramaticamente, e o grande cliente OEM ameaçando cancelamento de contrato ao invés expandiu seu negócio em 30%. O sistema criou uma reputação de liderança em qualidade que está se tornando um diferenciador competitivo.
6 Meses
Retorno Sobre Investimento
Custo total do sistema (câmeras, computação de borda, desenvolvimento, integração) foi $380K. O sistema economiza $65K mensalmente através de custos eliminados de reclamações de clientes, sucata reduzida, realocação de mão de obra e penalidades de contrato evitadas. ROI alcançado em 5,8 meses, com economia contínua de $780K anualmente. A tecnologia está agora sendo implantada em cinco linhas de produto adicionais.
"O sistema de visão computacional da XCodeIT literalmente salvou nosso negócio. Estávamos à beira de perder nosso maior cliente devido a problemas de qualidade que nossos inspetores simplesmente não conseguiam capturar consistentemente. Agora inspecionamos cada peça individual com precisão que excede capacidade humana, na velocidade total de produção. A taxa de falsos positivos é tão baixa que nossos operadores confiam completamente no sistema. Melhor ainda, o aprendizado contínuo significa que continua ficando mais inteligente. Isso não é apenas controle de qualidade—é uma arma competitiva que nos permite garantir níveis de qualidade que nossos concorrentes não conseguem igualar."
D
Dr. Michael Chen

Detalhes do Projeto

Indústria
Manufatura & Garantia de Qualidade
Serviços
Visão Computacional, Deep Learning, Computação de Borda, Automação Industrial
Duração
6 meses
Tamanho da Equipa
5 especialistas (Engenheiros Visão Computacional, Engenheiros ML, Desenvolvedores Sistemas Embarcados)

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