WEBER automation
Bildbasierte Inspektion
Klassische vs. Deep Learning-basierte Methoden
für die Qualitätskontrolle
von planen Werkstücken in der Industrie
Klassische und Deep-Learning basierte Inspektion von planen Werkstücken
Die Inspektion von planen Werkstücken spielt eine zentrale Rolle in der modernen industriellen Fertigung. Klassische Methoden, die auf manuellen Verfahren und herkömmlicher Bildverarbeitung beruhen, stehen nun im Vergleich zu effizienteren Deep Learning-basierten Technologien. Dieser Text untersucht die Unterschiede zwischen diesen Ansätzen, beleuchtet ihre Vor- und Nachteile sowie deren Anwendungen und Herausforderungen in der heutigen Fertigungslandschaft.
Oberflächeninspektion Metall
Für die Oberflächeninspektion von metallischen Werkstücken setzte WEBER auf eine gezielte homogene Beleuchtung, um für große Inspektionsbereiche unterschiedlichste Oberflächendefekte und Schliffbilder zu erfassen.
Raues Schliffbild
Mattes Schliffbild
Inhomogenes Schliffbild
Schliffbild mit punktuellen Defekten
Oberflächeninspektion Holz
Die Oberflächeninspektion von massiven oder furnierten Holzplatten erfordert grundlegend unterschiedliche Anforderungen der Inspektion. Kundenspezifisch bietet WEBER für jede Holzart und jedes Oberflächenfinish das passende Inspektionssystem.
Gut bearbeitetes Werkstück
Oberflächenbeschädigung
Harzgalle Holz
Deep Learning
basierte Oberflächeninspektion
Die industriellen, bildbasierten Inspektionssysteme von WEBER ermöglichen die präzise Erfassung von Oberflächenfehlern im kontinuierlichen Förderbetrieb, insbesondere in der Inline-Prüfung nach dem Schleifprozess. Diese Systeme ergänzen effizient die WEBER Schleifmaschine. Mit modernster hochauflösender 2D-Kameratechnik, individuellen Beleuchtungskonzepten, bewährter klassischer Bildverarbeitung und fortschrittlichen Deep-Learning-basierten Bildverarbeitungsalgorithmen, kombiniert mit der langjährigen Erfahrung im Bereich der Oberflächengüte geschliffener Werkstücke, bietet WEBER maßgeschneiderte Inspektionssysteme, die den spezifischen Anforderungen der Kunden gerecht werden
Klasse Gut: Gutes Werkstück
Fehlerklasse A: Inhomogene Schliffstruktur
Richtungsänderung der Schliffstruktur
Individuelle Systemlösungen
Klassische und Deep-Learning
basierte Inspektion von planen Werkstücken
Industrielle bildbasierte Inspektionssysteme von WEBER erfassen Oberflächenfehler im kontinuierlich fördernden Betrieb (Inline-Prüfung) nach dem Schleifprozess und ergänzen somit den Folgeprozess zur WEBER Schleifmaschine. Mit hochauflösender 2D-Kameratechnik, individuellen Beleuchtungskonzepten, klassischer Bildverarbeitung, sowie Deep-Learning basierten Bildverarbeitungsalgorithmen und der jahrelangen Erfahrung zur Oberflächengüte geschliffener Werkstücke bietet WEBER je nach Kundenanforderung entsprechende Inspektionssysteme.
Häufig gestellte Fragen
FAQ
Häufig gestellte Fragen
Dies erfolgt über Deep Learning. Hier ist es wichtig dem Algorithmus viele Grenzmuster zu "zeigen, damit er über diese eine gute und passende Einstufung durchführen kann.
Unter anderem ist die Überprüfung von geometrischen Abmessungen möglich
Der Hauptnutzen ist das Erreichen eines immer höheren Qualitätsniveaus mit möglichst niedrigen Ausfall- und Reklamationsraten.
Der Trend wird durch die ständige Verringerung der Kosten für Computerleistung, die immer größere Flexibilität der Systeme und die Verbreiterung des Anwendungsspektrums beschleunigt werden. Parallel dazu wachsen die Anforderungen bezüglich Qualität und Produktsicherheit.
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