So funktionieren Vision-Sensor-Tools funktionieren
Vision-Sensoren können Informationen liefern, die über die bloße Anwesenheit oder Abwesenheit eines Teils hinausgehen. Mit einer Reihe von Bildverarbeitungstools können Vision-Sensoren zwischen Farben unterscheiden, mehrere Ziele prüfen und Ausrichtungsfehler während der Prüfung tolerieren.
Die In-Sight SnAPP zum Beispiel verwendet kantenbasiertes Lernen, um eine stabile Erkennung für eine Vielzahl von einfachen Anwendungen zu ermöglichen. Mit diesen Tools, die auf einer vortrainierten KI basieren, können Hersteller Prozesse und Aufgaben der Qualitätskontrolle schnell automatisieren, ohne dass sie dafür Erfahrung benötigen. Mit dem beispielbasierten Training können Sie Aufträge mit nur wenigen Beispielbildern trainieren und die Ergebnisse in Echtzeit ansehen, um die Leistung zu verifizieren.
- Edge-basiertes Lernen vereinfacht die Setup und findet subtile, variable Anomalien – alles mit einer kompakten Größe, um überall in deiner Einrichtung problemlos Automatisierung hinzuzufügen.
- Schulung hilft, Aufträge anhand von wenigen Bilder zu schulen – und hilft auch bei Echtzeit-Schulung, um Ergebnisse in Echtzeit anzuzeigen und potenzielle Probleme frühzeitig zu identifizieren.
- Mit der webbasierten Benutzeroberfläche können Sie In-Sight SnAPP überall einstecken und ausführen, ohne dass Software erforderlich ist. Dank der Web-HMI-Kompatibilität können Sie Anwendungen ohne PC direkt in der Produktionshalle trainieren und überwachen.
- Mit der1-Klick-Bildoptimierung können Sie hochauflösende Bilder mit einem einzigen Klick erfassen.
- Fixturing-Funktionen helfen Ihnen, den Bereich, der für Sie von Interesse ist, zu fixieren, um Teile und Merkmale in jeder beliebigen Position zu finden.
- Dank der Schutzart IP67können diese Sensoren auch in schwierigen Herstellungsumgebungen eingesetzt werden.
Vortrainierte, beispielbasierte KI ermöglicht leistungsstarke Prüfungen in kompakter Größe.
Die webbasierte Benutzeroberfläche und die einfache Bildeinstellung machen die Einrichtung einfach.
Lösungen für Anwendungen zur Fehlererkennung mit Vision-Sensoren
Vision-Sensoren stellen sicher, dass die Produkte fehlerfrei sind und den strengen Qualitätsstandards entsprechen.
Unternehmen in einer Vielzahl von Branchen wie Schwerindustrie, Lebensmittel- und Getränkeindustrie, Automobilindustrie, Elektronikindustrie, Logistik und Transportwesen verlassen sich auf Vision-Sensoren, um einfache Pass/Fail-Prüfungen durchzuführen, die sicherstellen, dass Produkte und Verpackungen fehlerfrei sind und strengen Qualitätsstandards entsprechen. Durch den Einsatz von Vision-Sensoren an wichtigen Prozesspunkten können Defekte früher im Herstellungsprozess erkannt und Geräteprobleme schneller identifiziert werden.
Erkennen Sie Anomalien, nachdem Sie den Sensor auf gute Teilebeispiele trainiert haben.
Klassifizieren Sie die Teile als OK oder NG.
Zählen Sie Komponenten und verifizieren Sie Baugruppen.
Klassifizieren und sortieren Sie Produkte ganz einfach nach visuellen Merkmalen.
Wie Sensoren Prüfungen durchführen
Der erste Schritt bei jeder Sensoranwendung besteht darin, das Objekt oder das Merkmal von Interesse im Sichtfeld der Kamera zu lokalisieren oder zu fixieren. Mustervergleich und Kantenwerkzeuge ermöglichen die Erkennung selbst schwieriger Teilemerkmale wie durchsichtige Objekte, gedruckten Text und grobe Abmessungen, die photoelektrische Sensoren nicht erkennen können. Sobald der Sensor eine Referenz hat, führt er eine Prüfung durch. Die Daten werden mit den Spezifikationen, Toleranzen oder Schwellenwerten der Prüfung verglichen, um eine Entscheidung zu treffen, die als binäre Datenausgabe kommuniziert wird.
Durch die Reduzierung von Fehlern und die Steigerung der Ausbeute helfen Vision-Sensoren den Herstellern, ihre Abläufe zu rationalisieren und die Rentabilität zu erhöhen. Mit einer Reihe von Bildverarbeitungstools und der Möglichkeit, mehrere Prüfungen pro Ziel durchzuführen, können Vision-Sensoren die Zykluszeit verkürzen und die Produktqualität nachgelagert verbessern