La nueva actualización del sistema de visión OMRON FH elimina la sobredetección y garantiza una reproducibilidad del 100 %.
OMRON ha presentado una importante actualización de su sistema de visión FH, que incorpora una función de detección de defectos basada en inteligencia artificial (IA) capaz de eliminar la sobredetección y ofrecer resultados rápidos, precisos y reproducibles, incluso en superficies reflectantes, texturizadas o variables.
La novedad clave de esta actualización radica en su capacidad para seleccionar automáticamente las imágenes más adecuadas para el entrenamiento del modelo de defectos, evitando los errores y sesgos humanos que suelen provocar falsos positivos. Gracias a este enfoque, el sistema garantiza una reproducibilidad del 100 %, ofreciendo resultados idénticos ante los mismos datos y sin necesidad de ajustes expertos.
El algoritmo de IA de OMRON ha sido entrenado específicamente para distinguir defectos reales de fondos visuales complejos, como marcas de soldadura, sombras, patrones irregulares o reflejos. Además, la compatibilidad con el modo de disparo aleatorio multilínea permite que un único controlador FH gestione hasta ocho cámaras, que pueden activarse de forma independiente o simultánea para inspecciones desde diferentes ángulos.
Este enfoque reduce los costes y la complejidad de las instalaciones, ya que una sola licencia cubre todas las cámaras, ofreciendo una solución integral y eficiente para procesos de inspección avanzados.
OMRON ha diseñado un proceso de configuración intuitivo en tres pasos:
El resultado es un sistema que combina inspección basada en reglas tradicionales con capacidades de IA, logrando una detección flexible y de alta precisión en entornos variables.
Además, el modelo de licencia perpetua y el hardware industrial resistente de OMRON garantizan una larga vida útil sin necesidad de suscripciones o programación adicional, consolidando esta solución como una herramienta clave para los fabricantes que buscan fiabilidad, eficiencia y control de calidad avanzado.
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