VisionPro Deep Learning
KI‑gestützte, PC‑basierte Vision-Software für Aufgaben, die regelbasiert nicht lösbar sind.
Die Herausforderung: Missionskritische Komponenten mit Null‑Fehler‑Qualität
Hitzeschildkomponenten werden aus kostenintensiven, spezialisierten Materialien gefertigt, wie etwa dünnen, gewebten Polymerverbundwerkstoffen oder dicken weißen Schaumstoffblöcken. Während des Herstellungsprozesses sind diese Materialien anfällig für Defekte wie zum Beispiel:
- Falten: Defekte infolge von Handhabung und Verarbeitung
- Risse und Schnitte: Beschädigungen, die sich unter Belastung ausbreiten können
- Kerben und Verfärbungen: Oberflächenbedingte Defekte mit potenziellen Auswirkungen auf die thermische Schutzwirkung
Die manuelle Inspektion dieser Materialien auf feine Defekte ist langsam, inkonsistent und kostspielig. Bereits ein übersehener Defekt kann zum Ausschuss einer kompletten Produktionscharge führen. Klassische Bildverarbeitungssysteme und regelbasierte Ansätze stoßen an Grenzen, wenn es um die Variabilität von Defekten und neue Defekttypen geht.
Die Lösung: Leistungsstarke, benutzerfreundliche Bildverarbeitung
Cognex hat KI entwickelt, die Bildverarbeitungssysteme dabei unterstützt, Defekte zuverlässig zu identifizieren und zu klassifizieren. Eine robuste Bildaufnahmetechnologie maximiert den Kontrast auf komplexen Oberflächen und erzeugt klare, detailreiche Bilder. Anschließend analysiert eine KI‑gestützte Software Bilder von fehlerhaften und einwandfreien Materialien, sodass das Bildverarbeitungssystem selbst subtile Defekte erkennt. Da die Lösung durch den Vergleich von „guten“ und „schlechten“ Bildern lernt, ist sie in der Lage, auch neue und variable Defekte zu erkennen.
Die Automatisierung der Hitzeschild‑Inspektion bietet folgende Vorteile:
- Konsistenz: Eliminierung der Subjektivität manueller Prüfungen durch einheitliche, streng definierte Prüfstandards
- Kostensenkung: Senkung der Ausschussquote durch frühzeitige Defekterkennung und Vermeidung von Falschausschuss
- Skalierbarkeit: Fertigungs‑ und Bilddaten schaffen eine Grundlage für zukünftige Projekte