🔍 از دوربین تا تصمیم؛ هوش مصنوعی در کنترل کیفیت ظروف پلاستیکی

در خطوط تولید پرسرعت، بینایی ماشین و هوش مصنوعی می‌توانند به‌عنوان «چشم دیجیتال» خط تولید، عیوب محصولات را سریع و دقیق شناسایی کنند.

🔹 ترک و شکستگی
🔹 حباب و حفره
🔹 لکه و آلودگی
🔹 تغییر رنگ و ابعاد
🔹 پلیسه و تاب‌برداشتگی

🧠 الگوریتم‌های یادگیری عمیق با بررسی نمونه‌های سالم و معیوب، امکان تشخیص و دسته‌بندی عیوب را فراهم می‌کنند.

📊 با ترکیب داده‌های تصویری با اطلاعاتی مثل دما، فشار، سرعت تولید و شرایط قالب، می‌توان علاوه بر شناسایی عیب، عوامل مؤثر بر ایجاد آن را نیز بررسی کرد.

🎯 نتیجه‌گیری:
هوش مصنوعی می‌تواند کنترل کیفیت محصولات پلاستیکی را از یک بازرسی ساده به یک فرآیند سریع، پیوسته و داده‌محور تبدیل کند.

📌 در مقاله کامل، مراحل تصویربرداری، پردازش تصویر و نقش یادگیری عمیق در تشخیص عیوب را بررسی کرده‌ایم.

🔰 مرکز تحقیقات هوش مصنوعی مبتنی بر سازه‌های پلیمری
🆔 https://ble.ir/airput
🆔 https://t.me/airp_ut
🌐 www.aircbp.com