In-Sight 2800
Vision‑System mit vortrainierter KI zur Umsetzung einfacher bis mittlerer Bildverarbeitungsaufgaben.
Herausforderungen bei der Identifizierung von Reifendefekten
Um die Sicherheit zu gewährleisten und die globalen Vorschriften einzuhalten, muss jeder Teil eines Reifens während der Produktion sorgfältig überprüft werden. Die Integrität der Seitenwände muss perfekt sein, um Reifenplatzer zu verhindern. Profilmuster müssen verifiziert werden, um einen ordnungsgemäßen Straßenkontakt zu gewährleisten. Fehler im Bereich der Reifenwulst, die geringfügig erscheinen, können zu einem plötzlichen Versagen führen. Und über die Sicherheitsprobleme hinaus können defekte Reifen zu Rückrufen und Geldstrafen führen, die Hunderte Millionen Dollar kosten können.
Moderne Reifenmontagelinien erschweren die Herausforderung, indem sie mit unglaublich hohen Geschwindigkeiten ohne Toleranz für Defekte laufen. Diese anspruchsvolle Umgebung erfordert eine genaue, präzise Prüftechnologie, die den Durchsatz nicht verringert.
Herkömmliche Reifenprüfung kann mit moderner Produktion nicht mithalten
Reifenoberflächen sind geometrisch komplex, was Prüfaufgaben schwieriger macht:
- Die Profilmuster variieren zwischen verschiedenen Reifenmodellen stark.
- Seitenwandtexturen ändern sich basierend auf Fertigungsprozessen
- Reifenwulstkonfigurationen ändern sich je nach Fahrzeuganwendung
- Lokalisierung von Defekten in kontrastarmen Umgebungen
Durchsatzanforderungen sorgen für exponentiell schwierigere Herausforderungen. Moderne Produktionslinien bewegen sich schnell, daher müssen Prüfsysteme jeden kritischen Parameter in Millisekunden bewerten und gleichzeitig Genauigkeitsniveaus beibehalten, die verhindern, dass sicherheitskritische Fehler Kunden erreichen. Menschliche Prüfer können mit diesen Geschwindigkeiten nicht mithalten, und regelbasierte automatisierte Systeme haben Schwierigkeiten, Geschwindigkeit mit Genauigkeit und Präzision in Einklang zu bringen.
Mit KI und leistungsstarker Bildgebungstechnologie zur Maximierung des Kontrasts können Cognex Bildverarbeitungssysteme Fehler in Reifenprofilen erkennen.
Cognex KI automatisiert Reifenprüfung
Bildverarbeitungssysteme von Cognex verwenden flexible KI, leistungsstarke Optik und robuste Bilderstellungstechnologie, um die Reifenprüfung zu automatisieren. Cognex KI lernt von Ihrer Produktionsumgebung, untersucht Beispiele von guten und schlechten Reifen und wendet dieses Wissen dann an, um zuverlässig Fehler und Unregelmäßigkeiten zu finden, die für regelbasierte Systeme zu komplex sind. In Kombination mit Klassifizierungstools und Bilderstellungstechnologien wie High Dynamic Range Plus (HDR+) zur Maximierung des Kontrasts finden Cognex Bildverarbeitungssysteme mehr Fehler und erfüllen gleichzeitig die Durchsatzanforderungen.
3D-Bildverarbeitungssysteme verwenden auch 2D- und 3D-Bildgebung-Tools, um Abweichungen mit extremer Genauigkeit zu messen. Speckle-freie Hochleistungslaser minimieren Speckle und Blendeffekte und erfassen hochauflösende Bilder in außergewöhnlichen Geschwindigkeiten.
Das Ergebnis ist eine Prüftechnologie, die so schnell arbeitet wie Ihre Produktionslinie und gleichzeitig die wichtigsten Mängel aufspürt. Anstatt gegen die Komplexität der modernen Fertigung zu kämpfen, arbeiten Cognex Systeme mit ihr zusammen und verwandeln diese herausfordernden Variablen in überschaubare, automatisierte Prozesse, die für einen reibungslosen Ablauf in Ihrem Betrieb sorgen. Und der Cognex Support bietet Online-Ressourcen und ein globales Netzwerk von technischen Experten, die sicherstellen können, dass Ihre Produktion weiterläuft.