In-Sight L38
KI‑gestütztes 3D‑Vision‑System für anspruchsvolle Inspektions‑, Mess‑ und Führungsanwendungen; benutzerfreundliche Inbetriebnahme und Bedienung.
Schweißqualität ist für Sicherheit und Zuverlässigkeit unerlässlich
Die Integrität von Schweißnähten wirkt sich direkt auf die Produktsicherheit, die elektrische Konnektivität und die strukturelle Zuverlässigkeit in verschiedenen Branchen aus. Die Automobilindustrie verlässt sich auf Schweißnähte für strukturelle Integrität und Sicherheit. Hersteller von Schwermaschinen stehen vor ähnlichen Qualitätsanforderungen, bei denen Schweißfehler die Sicherheit beeinträchtigen und teure Garantieansprüche auslösen können.
Elektrikfahrzeuge (EVs) benötigen fehlerfrei Schweißnähte, um elektrische Verbindungen aufrechtzuerhalten und sicherzustellen, dass die Eindämmung gefährlicher Elektrolytlecks verhindert wird. Unterhaltungselektronik hängt von der Qualität der Punktschweißung für Schwingspulenverbindungen in Smartphone-Lautsprechern ab, bei denen Unterschweißungen schwache Kontakte erzeugen, die vorzeitig ausfallen können, während Überschweißungen die Lebensdauer der Komponente verkürzen können.
In all diesen Branchen geht die Herausforderung über die einfache Erkennung von Vorhandensein/Fehlen hinaus – Hersteller müssen Porosität, Hinterschnitt, Bindefehler, Risse, Verbrennungen, Blaslöcher und Oberflächenkontamination identifizieren und dabei zwischen kosmetischen Variationen und leistungsbeeinflussenden Defekten unterscheiden. Diese Anwendungen erfordern Inline-Prüf-Fähigkeiten, die die Zykluszeiten kurz halten und gleichzeitig eine umfassende Fehlererkennung gewährleisten, was eine zuverlässige, automatisierte Schweißnahtprüfung unerlässlich macht.
Herkömmliche Prüf-Tools verpassen oft subtile Schweißfehler
Punktschweißungen und Schweißnähte können sich in ihrem Aussehen sehr unterscheiden, mit ungleichmäßigen Formen, Positionen, Farben, Reflektivität, Texturen und Oberflächenmarkierungen auf einwandfreien Schweißnähten. Die Verwechslung einer zulässigen Schweißnaht mit einer fehlerhaften Schweißnaht führt zu falsch positiven Ergebnissen, die auch als Overkill bezeichnet werden und die Ausschussraten und -kosten erhöhen. Zudem muss eine manuelle Prüfung für die Falsch-Positiven eingesetzt werden, was die Vorteile der Automatisierung einschränkt.
Weitere Herausforderungen bei der Schweißprüfung sind:
- Komplexe Oberflächentexturen und reflektierende Hintergründe, die die Bildgebung erschweren
- Großes Spektrum an Fehlerarten von fehlenden Schweißnähten bis hin zu unvorhersehbar erscheinenden Porositäten
- Übermäßige falsch positive Ergebnisse, die gute Teile zur manuellen Prüfung schicken und die Effizienz der Linie beeinträchtigen
Herkömmliche, regelbasierte Bildverarbeitung kann sich nicht an Schwankungen bei Schweißnähten und variable Defekte anpassen. Die manuelle Prüfung kann mit den automatisierten Produktionsgeschwindigkeiten nicht Schritt halten und identifiziert Schweißfehler häufig falsch. Die Kombination aus Aussehensvariation, komplexen Hintergründen und verschiedenen Fehlerarten schafft eine Prüfumgebung, in der herkömmliche Methoden kontinuierlich unterdurchschnittlich abschneiden, was zu verpassten Fehlern oder Produktionsengpässen aufgrund übermäßiger Rückweisungen führt.
Subtile Defekte, Fehlervariabilität und reflektierende Oberflächen machen es schwierig, zulässige von defekten Schweißnähten zu unterscheiden, so dass KI-gestützte Bildverarbeitungssysteme erforderlich ist.
3D-Bildverarbeitungssysteme verwenden eingebettete KI und Speckle-freie Laser, um Schweißnähte zu überprüfen.
KI-gestützte Bildverarbeitung macht Schweißprüfung zur Routine
Bildverarbeitungssysteme von Cognex verwenden leistungsstarke KI-Technologie, um zwischen zulässigen Schweißvariationen und echten Qualitätsmängeln zu unterscheiden. Da die Cognex KI anhand der Analyse von Bildern von fehlerhaften und adäquaten Schweißnähten lernt, kann sie sich leicht an neue Fehlertypen und zulässige Variationen anpassen.
Das Klassifizierungstool kategorisiert bestimmte Fehlertypen, einschließlich schlechter Form, Löcher, Risse, Verbrennungen und Oberflächenkontaminierung, und ermöglicht so eine frühzeitige Prozesssteuerung, die Fehler im Laufe der Zeit minimiert.
Für komplexe Anwendungen wie die Prüfung von Kolbenschweißnähten bewältigt das System überlappende Nähte, die wünschenswerte Sicherheitsmerkmale sind, während problematische fehlende, übermäßige oder zu gering ausgebildete Schweißnähte gekennzeichnet werden. Cognex Bildverarbeitung zeigt sehr gute Ergebnisse in herausfordernden Umgebungen mit dunklen Bildbereichen, strukturierten Hintergründe und variablen Lichtverhältnissen aus, die herkömmliche Systeme verwirren.
Zur Aufnahme der Schweißnaht für die Analyse kann eine Vielzahl an Kameras verwendet werden. Obwohl zur Messung des Schweißnahtvolumens eine 3D-Kamera erforderlich sein kann, kann eine 2D-Kamera Bilder für die Erkennung aller anderen Fehler liefern und die richtige Positionierung des Punktschweißers sicherstellen, bevor der Prozess beginnt.
KI-gestützte Lösungen reduzieren Falsch-Positive im Vergleich zu regelbasierten Ansätzen drastisch, sorgen für einen effizienten Betrieb der Produktionslinien und gewährleisten eine gründliche Qualitätskontrolle in Automobil-, Elektronik- und Schwermaschinenanwendungen.
Cognex sorgt dafür, dass Ihre Schweißprüfung immer einwandfrei durchgeführt werden kann, indem Ihnen die Ressourcen und den Support zur Verfügung stehen, die Sie benötigen, um Ihre Fähigkeiten zu erweitern, neue Produkte oder Fähigkeiten hinzuzufügen und Probleme schnell zu beheben.
Subtile Punktschweißfehler wie Löcher, Vertiefungen und Überschweißungen erfordern oft 3D-Bildverarbeitung.