Kollaborative, skalierbare KI-Bildverarbeitung
Kollaborative KI-Bildverarbeitung-Entwicklungsumgebung zur Skalierung und Standardisierung von Inspektionen über Geräte, Linien und Standorte hinweg.
Vertrieb:
Hochvolumige Gussteile in der Luft‑ und Raumfahrt‑ sowie der Verteidigungsindustrie sind auf die Zuverlässigkeit der Gießformen angewiesen. Da Gießformen häufig kundenspezifisch gefertigt und proprietär sind, ist die Vermeidung von Kollisionen sowie die frühzeitige Erkennung von Defekten am Werkzeug von entscheidender Bedeutung. Cognex‑Bildverarbeitungssysteme erkennen, ob ein Bauteil aus der Form ausgeworfen wurde und identifizieren Formdefekte wie Rückstände und Kratzer.
Die Luft‑ und Raumfahrt‑ sowie die Verteidigungsindustrie verlassen sich auf den Formenbau zur Herstellung einer Vielzahl hochfester, langlebiger und komplexer Bauteile. Dauerformen und Kokillen sind wiederverwendbare, kostenintensive Werkzeuge, die oft proprietär und auf ein spezifisches Bauteil oder einen bestimmten OEM zugeschnitten sind. Ein fehlerfreier und betriebsbereiter Zustand der Werkzeuge ist entscheidend für Qualität, Durchsatz und Kostenmanagement.
Cognex-Bildverarbeitungssysteme automatisieren die Formüberwachung, indem sie den korrekten Sitz von Einsätzen prüfen und die Entnahme der Bauteile nach dem Formprozess bestätigen. Leistungsstarke Imaging-Technologie erkennt Komponenten in komplexen Umgebungen; Edge AI lernt, Bauteilmerkmale und ‑eigenschaften zu erkennen, um
Die Prüfung von Formen auf feine Defekte wie Materialreste, Kratzer und Abplatzungen erfordert hohe Ressourcen und verursacht signifikante Anlagenstillstände. Werden diese Probleme jedoch nicht erkannt, kann dies zu fehlerhaften Bauteilen führen und nachgelagerte Prozesse erheblich erschweren. Manuelle Prüfungen sind subjektiv und wenig zuverlässig, und klassische Bildverarbeitung sowie andere Inspektionsverfahren stoßen bei reflektierenden, komplexen Formen an ihre Grenzen.
Mit fortschrittlicher KI und robuster Bildgebung trennen und klassifizieren Cognex‑Bildverarbeitungssysteme selbst schwach ausgeprägte Defekte zuverlässig. Diese Systeme nutzen beispielbasiertes Lernen, um komplexe Formmerkmale von Defekten zu unterscheiden, die Werkzeuge zu schützen und die Anlagenverfügbarkeit zu optimieren.