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Dieser Abschnitt bietet einen Überblick über Visuelle Inspektionssysteme sowie ihre Anwendungen und Funktionsweisen. Werfen Sie auch einen Blick auf die Liste der 0 Hersteller von Visuelle Inspektionssysteme und deren Firmenranking.
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Visuelle Inspektionssysteme sind Geräte, die das Aussehen von Produkten überprüfen.
Sie können das Aussehen von Produkten prüfen, die in der Massenproduktion hergestellt werden. Durch die Einführung von Geräten kann die Produktivität gesteigert und der Produktpreis im Vergleich zur manuellen Prüfung einer großen Anzahl von Produktionsstücken gesenkt werden.
Visuelle Inspektionssysteme prüfen die Oberfläche der gefertigten Teile und Produkte auf Fremdkörper, Schmutz, Grate, Risse, Brüche und Späne und treffen sofortige Entscheidungen über ihr Aussehen. Zu den Verfahren der Sichtprüfung gehören die Kontrolle in der Fertigungsphase, nach der Oberflächenbehandlung und nach der Produktmontage.
Visuelle Inspektionssysteme werden in vielen Produktionslinien eingesetzt. Zu den Branchen gehören Lebensmittelverpackungen und -flaschen, elektronische Geräte, medizinische Geräte und geformte Platten.
Sie können zum Beispiel Formunterschiede, Lagerrost, Korrosion und Dellen an elektronischen Bauteilen, Grate, Risse und Verformungen an Bolzen und Schrauben und sogar Verbrennungen, Dellen und Kratzer an Lebensmittelbehältern erkennen. In den letzten Jahren haben Verbesserungen in der Kamera- und Bildverarbeitungstechnologie es ermöglicht, selbst kleinste Fremdkörper, Kratzer und Defekte zu erkennen.
Es sind auch andere visuelle Inspektionssysteme erhältlich, die auf die Prüfung verschiedener Produkte spezialisiert sind.
Die meisten visuellen Inspektionssysteme arbeiten mit dem bildverarbeitenden Prüfverfahren. Sie besteht aus einem Bildsensor, z. B. einer Kamera, einem Bildprozessor und einer Software, die das Produkt durch Beleuchtung des Objekts beleuchtet und das Bild mit einem Objektiv zur Prüfung aufnimmt.
Bei der visuellen Inspektionsmethode werden die Bilder einer Reihe erfolgreicher Produkte im Voraus aufgenommen und die Schattierung jedes Pixels aufgezeichnet. Der Mittelwert und die Standardabweichung des Dichteunterschieds, unterteilt in bestimmte Fächer, werden bestimmt, und der Wert und der zu prüfende Pixelwert werden für jedes Fach verglichen.
Weicht die Dichte erheblich von der des geprüften Produkts ab, wird dies als Fehler oder Fremdkörper gewertet, und die Abmessungskriterien für Fehler und Fremdkörper werden registriert, um festzustellen, ob das Produkt bestanden oder nicht bestanden wurde. In einigen Fällen wird eine Differenz- oder Projektionsverarbeitung eingesetzt, um falsch positive Ergebnisse zu vermeiden.
Bei der Prüfung von Objekten in Umfangsrichtung wird nach der Polarkoordinatentransformation ein Dichtevergleich durchgeführt, um eine Entscheidung zu treffen. Visuelle Inspektionssysteme arbeiten in der Regel schnell und ermöglichen eine vollständige Inspektion, aber die Kosten für die Einführung der Geräte sind relativ hoch. Außerdem muss die Software entsprechend der Form des Objekts und den Kriterien für die visuelle Prüfung optimiert werden, und es kann einige Zeit dauern, bis sie einsatzbereit ist.
In den letzten Jahren geht der Trend dahin, visuelle Inspektionssysteme mit künstlicher Intelligenz (KI) zu kombinieren, um eine fortschrittlichere Sichtprüfung und Qualitätskontrolle zu erreichen. Künstliche Intelligenz nutzt maschinelles Lernen und Bildverarbeitungsalgorithmen, um große Datenmengen zu analysieren und daraus zu lernen. Dadurch kann eine Vielzahl von Funktionen realisiert werden.
1. Fehlererkennung
Künstliche Intelligenz kann anhand von erlernten Modellen anormale Muster und Defekte erkennen. Sie kann zum Beispiel Bilddaten von defekten Produkten lernen und auf dieser Grundlage das Aussehen des Produkts bestimmen und so Fehler mit höherer Genauigkeit erkennen.
2. Mustererkennung
Künstliche Intelligenz ist gut im Erkennen von komplexen Mustern und Formen. Die KI im visuellen Inspektionssystem lernt die Erscheinungsmuster des Produkts und vergleicht sie mit dem normalen Erscheinungsbild. Wird ein abnormales Muster oder eine abnormale Form erkannt, kann das Produkt als fehlerhaft eingestuft werden.
3. Automatisches Lernen und Verbesserung
Künstliche Intelligenz kann die von visuellen Inspektionssystemen erfassten Daten analysieren und automatisch lernen und verbessern. Durch die Rückmeldung von Fehlerdaten und Erkennungsergebnissen sowie die Aktualisierung von Modellen können Prüfgenauigkeit und Effizienz automatisch verbessert werden.
4. Unterstützung für die Produktion von Produkten mit hohem Mischungsverhältnis und geringen Stückzahlen
Herkömmliche visuelle Inspektionssysteme erfordern menschliche Arbeitskraft, um zwischen verschiedenen Produkttypen zu wechseln (Rüstungswechsel). Dies führt zu einem Effizienzverlust in der Produktion mit hohem Mischungsverhältnis und geringen Stückzahlen, wo häufige Umrüstungen erforderlich sind. Im Gegensatz dazu kann künstliche Intelligenz die Anzahl der Prüfeinstellungen minimieren, indem sie mehrere Produkttypen gleichzeitig lernt.
Visuelle Inspektionssysteme mit künstlicher Intelligenz ermöglichen schnellere und genauere Inspektionen und können kleinste Fehler und Muster erkennen, die dem menschlichen Auge oft entgehen.
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■Funktionen ・Platzsparend ・Automatische Inspektion ・Hohe Vielseitigkeit ・Klassifizierungseinheit Im Allgemeinen ist bei einem System, das Werks...
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Shindenshi Co., Ltd.
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M inline Oben und unten sind Kameraeinheiten angebracht, um beide Seiten des Werkstücks gleichzeitig zu inspizieren.
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