5 Möglichkeiten, Ihre Produktionslinie mit intelligenter Kantenerkennung zu verbessern

Das Finden einer Kante ist eine der wichtigsten Funktionen in Bildverarbeitungssystemen, deren Algorithmen die Pixel in einem digitalen Bild nach Linien, Bögen und geometrischen Formen durchsuchen. Die Software übersetzt diese Daten in Kanten, die der Bildverarbeitungssoftware mitteilen, auf welche Bereiche sie sich konzentrieren und welche sie ignorieren soll.

Daher tragen Kantenprüftools eine erhebliche Verantwortung für die Genauigkeit und Effizienz von Bildverarbeitungssystemen. Die Grundlagen der Kantenprüftools veranschaulichen einige der Kernfunktionen der Bildverarbeitung.

So funktioniert die Kantenerkennung in einem Fabrikumfeld

Hier ist ein gängiges Kantenprüfszenario, das auf der Bildverarbeitungssoftware von Cognex basiert:

Ein fertiggestellter Kolben muss in einen V-8-Motorblock eingesetzt werden. Eine Bildverarbeitungsanwendung macht ein Foto des Kolbens und verwendet Bildverarbeitungsalgorithmen, um dessen Kanten zu identifizieren. Ein weiteres Bild findet die Kanten innerhalb des Motorblocks, die den Einbauort des Kolbenbauteils aufzeigen.

Kantenprüftools sind so konfiguriert, dass sie das Bildverarbeitungssystem anweisen, seine Aufmerksamkeit auf bestimmte Bereiche des Kolbenbauteils und des Motorblocks zu richten und dabei alles andere herauszufiltern. Dies ist entscheidend, da Computerprozessoren jeden Pixel innerhalb eines Bildes scannen müssen, was Verarbeitungszeit und Energie erfordert. Das System funktioniert am besten, wenn es nur die erforderlichen Pixel scannt.

In unserem Beispiel verwendet ein maschinelles Bildverarbeitungssystem Daten der Kantenerkennung, um eine Qualitätskontrollanwendung einzurichten, die Bilder der Kolbenmontagen und des Motorblocks auf Anzeichen von Defekten scannt. Sobald sie die Prüfung bestanden haben, werden sie auf der Montagelinie zu einem Roboterarm weitergeleitet, der anhand der Daten der Kantenerkennung dem Roboter genau sagt, wo er den Kolben im Motorblock platzieren soll.

Solche Vorgänge spielen sich in nahezu unendlicher Vielfalt ab, angesichts der weit verbreiteten Prävalenz von Bildverarbeitungstechnologie in Verteilzentren und Fabrikautomation.

Fünf Tools zur Erfassung genauer Daten der Kantenerkennung

Ein Bildverarbeitungssystem richtet eine Reihe von Parametern ein, um zu bestimmen, ob ein zu scannender Artikel durch die Produktionsumgebung weitergeleitet oder an einen Bereich zur Behebung von Defekten umgeleitet werden soll. Jedem fotografierten oder eingescannten Artikel wird eine Bestätigungs- oder Ablehnungseinstufung zugewiesen.

Kantenerkennung kann so konfiguriert werden, dass Toleranzen festgelegt werden. Jedes Objekt, das außerhalb dieser Toleranzen fällt, kann abgelehnt werden, während alles innerhalb der Toleranzen bestanden wird.

Um zu veranschaulichen, wie die Kantenerkennung funktioniert, stellen Sie sich eine moderne Fabrik vor, die Reproduktionen von altmodischen Wagenrädern herstellt, die drei Hauptteile haben: den äußeren Rand, die Speichen und die Nabe. Parameter für die Kantenprüfung sind entscheidend für die Automatisierung des Fertigungsprozesses mit Industrierobotern.

Dabei kommen folgende fünf Techniken zur Kantenprüfung zum Einsatz:

• Abstand. Bei einem Wagenrad muss der Abstand zwischen Speichen, Felgen und Nabe innerhalb enger Toleranzen liegen. Tools zur Kantenprüfung messen den Abstand zwischen diesen Komponenten in einem gescannten Bild, was sowohl die Qualitätskontrolle als auch die Ausrichtung für die robotergestützte Produktion ermöglicht.
• Winkel. Jede Speiche des Wagenrads muss in einem genauen Winkel installiert werden. Ein Tool zur Winkelkantenprüfung gibt dem Roboter genaue Anweisungen zur Ausrichtung der Speichen.
• Kreisdurchmesser. Mängel in der Fertigung oder Verteilung könnten dazu führen, dass dem Roboter die falschen Felgen oder Naben zugeführt werden. Eine Kantenprüfung des Kreisdurchmessers misst den Abstand vom Zentrum zur Kante und erstellt Daten zur Kennzeichnung von Produktionsfehlern.
• Kreiskonzentrizität. Die Felge und die Nabe des Wagenrads teilen sich denselben Mittelpunkt, was sie konzentrisch macht. Eine Kantenprüfung der Kreiskonzentrizität hilft dem Roboter, die Felgen und Naben auszurichten.
• Radius. Der Radius jedes Rands und jeder Nabe liefert mehr Daten, um sicherzustellen, dass die robotergestützte Automatisierung sie in präzise Ausrichtung bringt.

Hergestellte Komponenten, die so einfach wie ein Wagenrad oder so komplex wie eine Smartphone-Leiterplatte sind, profitieren alle von diesen Arten von Kantenprüfanwendungen.

Die richtige Kantenprüftechnologie auswählen

Bei Cognex perfektionieren wir seit Jahrzehnten die Kunst und Wissenschaft der Bildverarbeitung. Unser InspectEdge-Tool ist eines der Kernbestandteile in unserer Bildverarbeitungssoftware-Suite, die darauf ausgelegt ist, es für jeden einfach zu machen, eine Vision-Anwendung einzurichten, auch wenn sie keine fortgeschrittenen Zertifizierungen oder Hochschulabschlüsse haben.

Andere Tools in unserer Software-Suite erfüllen wesentliche Aufgaben wie Wulstprüfung, Musterabgleich, Identifizierung und Bildverarbeitung. Ob Sie ein Verteilzentrum betreiben oder eine Fabrikumgebung automatisieren, diese Tools werden Ihnen einen Vorteil in Bezug auf Qualitätskontrolle und Effizienz verschaffen.