DescripciónAIS Rev 360 es una solución de inspección 360° basada en Deep Learning que elimina la necesidad de orientar las piezas para evaluar el acabado superficial en envases cilíndricos. Mediante un conjunto de cámaras laterales, el sistema genera despliegues de imagen precisos para analizar etiquetas, sleeves, tapones y defectos de superficie en botellas de vidrio, envases PET y otros envases de revolución.
Esta solución supone una revolución en los despliegues 360°Permite la visualización en tiempo real de la línea y el análisis realista de objetos 3D sin manipulación manual. La calidad del 'unwrap' y la velocidad de procesamiento permiten inspecciones rápidas y precisas en líneas de alta producción sin reorientar las piezas.
Qué hace AIS Rev 360- Detecta defectos en etiquetas, sleeves, tapones y acabados superficiales en el 100 % de la producción.
- Expulsa automáticamente los productos defectuosos para mantener el flujo de producción.
- Almacena datos de producción para trazabilidad y análisis posteriores.
- Permite una parametrización de formatos simplificada para cambios rápidos en la línea.
Certificación / ReconocimientoIDI-20221085_AIS REV – Concedido por el Centro para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación (C.D.T.I.) el 22 de diciembre de 2022 por el desarrollo experimental de una solución 360° basada en Deep Learning para el control de calidad de envases cilíndricos.
Características clave- Configuración de cámaras laterales que inspecciona cada detalle del acabado sin requerir orientación.
- Compatibilidad con una amplia gama de envases de revolución (vidrio, PET, etc.) para integración industrial.
Inspección visual de alta precisión- Analiza los detalles del acabado en la superficie 360° completa sin reorientar piezas.
- Asegura una inspección del 100 % con rechazo automático de elementos no conformes.
Captura de imágenes de calidad superior- Iluminación controlada y uniforme que resalta todas las áreas del producto.
- Cámaras de alta resolución (≥ 5 Mpx) para capturas nítidas.
- Velocidad de captura: aproximadamente 4–5 envases por segundo (dependiendo de la configuración).
Tecnología avanzada (cuadro eléctrico y diseño mecánico)- Controlador Rosepetal para procesamiento en tiempo real de la red neuronal.
- Iluminación por estroboscopio controlada y electrónica propia para condiciones óptimas de captura.
- FPGA con microcontrolador patentado para sincronización precisa y adaptación a líneas existentes.
Entrenamiento y módulos inteligentes- Redes neuronales pre-entrenadas que permiten la detección desde la puesta en marcha.
- Software Rosepetal Deep Learning (desarrollado por AIS Vision Systems) con amplio almacenamiento y acceso remoto para supervisión en tiempo real.
Control de calidad integral (360°)- Detecta defectos en etiquetas, sleeves, tapones y otros elementos para garantizar una cobertura de inspección del 100 %.
- Inspección efectiva de envases y etiquetas transparentes, permitiendo la detección en materiales translúcidos.
- Expulsión automática de productos defectuosos para mantener la continuidad de la producción.
- Almacenamiento de datos de producción para análisis posteriores y parametrización simplificada de formatos.
Especificaciones técnicas- Model: AIS Rev 360
- Tecnología: Deep Learning (software Rosepetal).
- Cámaras: configuración de cámaras laterales; cámaras de alta resolución (≥ 5 Mpx).
- Velocidad de captura: aprox. 4–5 envases por segundo (según configuración).
- Compatibilidad: envases de revolución (botellas de vidrio, envases PET y otros cilíndricos).
- Iluminación: uniforme y controlada; estroboscópica con electrónica propietaria.
- Controlador: Rosepetal para procesamiento en tiempo real.
- Hardware: FPGA con microcontrolador patentado para sincronización.
- Funciones: detección de defectos en etiquetas, sleeves, tapones; inspección de transparentes; expulsión automática; almacenamiento de datos de producción.
- Parametrización: formatos simplificados para ajustes rápidos en producción.
- Software: redes neuronales pre-entrenadas, acceso remoto y almacenamiento escalable.