Deshalb erfordert Automobil-Elektronik intelligentere Prüfungslösungen

Bildverarbeitungssysteme können eine wichtige Rolle bei der Bewältigung anspruchsvoller Aufgaben spielen – die Kosten niedrig und die Qualität hoch halten, selbst wenn sich die elektrischen Systeme in Fahrzeugen immer komplexer gestalten. Bildverarbeitung kann anhand dessen organisiert werden, was ihre Systeme mit sechs praktischen Kategorien tun können, die auf die Bedürfnisse zugeschnitten sind: 

• Montageüberprüfung: Stellen Sie sicher, dass jedes Bauteil perfekt passt. Bildverarbeitungssysteme überprüfen die Produktmontage Schritt für Schritt. Zum Beispiel bestätigen sie, dass Verbinder, Leiterplatten oder Befestigungselemente während der Produktion ordnungsgemäß an ihrem Platz sind.
• Klassifizierung: Genauigkeit beginnt mit der Kategorisierung. KI-Bildverarbeitungssysteme kategorisieren Objekte oder Defekte basierend auf vordefinierten Kriterien. Dies ist ideal für die Sortierung von Produkten oder die Identifizierung subtiler Unterschiede in Materialien, die eine spezifische Handhabung oder Verarbeitung erfordern.
• Fehlererkennung: Reduzieren Sie Fehler, bevor sie den Betrieb stören. Erweiterte Fehlererkennung identifiziert Defekte wie Oberflächenkratzer, Lötfehler oder Ausrichtungsfehler. Indem Probleme frühzeitig erkannt werden, verbessern diese Systeme die Produktqualität und reduzieren die Ausschusskosten.
• Messung: Bauen Sie Genauigkeit mit genauen Messungen im großen Maßstab auf. Von der Überprüfung der Abmessungen von Blechen bis zur Gewährleistung genauer Toleranzen bei komplexen Komponenten liefern Bildverarbeitungssysteme zuverlässige Ergebnisse für die Produktion.
• Barcode-Lesen und optische Zeichenerkennung: Nachverfolgung und Rückverfolgbarkeit werden vereinfacht. Diese Systeme lesen Barcodes und führen eine optische Zeichenerkennung (OCR) durch, um Produkte in der gesamten Lieferkette korrekt zu identifizieren. Schnell und zuverlässig.
• Roboterführung: Verleihen Sie der Automatisierung Genauigkeit. Bildverarbeitung führt Roboterarme für Aufgaben wie das Zusammenbauen von empfindlichen Komponenten oder das Sortieren von Produkten. Dies minimiert den manuellen Eingriff effizient. 

Bis 2030 wird erwartet, dass 50 % der Kosten eines Fahrzeugs aus elektronischen und Sicherheitskomponenten stammen. Ein Faktor, der diesen Anstieg vorantreibt, ist, dass Automobilhersteller immer mehr fortschrittliche Funktionen und Elektronik in ihre Fahrzeuge integrieren, um den Kundenanforderungen gerecht zu werden. Dazu gehören kritische Sicherheitsfunktionen wie fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS), die Funktionen wie Spurhaltewarner, adaptive Geschwindigkeitsregelung, Infotainmentsysteme und automatische Notbremsung bieten.  

Neben ADAS führt der Übergang zu Elektrofahrzeugen, kombiniert mit der steigenden Nachfrage nach Unterhaltung, Informationen, autonomem Fahren und vernetzten Fahrzeugsystemen, dazu, dass Fahrzeuge mit mehr Chips, Leiterplatten, Drähten, Stiften und Steckverbindern ausgestattet werden. Um Sicherheit und Kundenzufriedenheit zu gewährleisten, müssen diese Komponenten überprüft werden – was zu erhöhten Produktionskosten und Herausforderungen führt. 

​​Während sich elektronische Systeme weiterentwickeln, entwickeln sich auch die kostspieligen Herstellungsherausforderungen. Elektronische Bauteile werden immer kleiner, was die Prüfung für das menschliche Auge oder die Bildverarbeitung viel schwieriger macht. Defekte gibt es in vielen verschiedenen Formen und Größen. Das macht es immer schwieriger, spezifische Probleme wie Lötverbindungsmängel, Fehlstellungen und Oberflächenfehler zu erkennen.    

​​Um diese Herausforderungen zu bewältigen, benötigen Unternehmen anpassungsfähige, leistungsstarke Bildverarbeitung.  

Kosteneinsparungen und Verbesserungen der Markteinführungszeit 

Wenn Bildverarbeitungslösungen in die Produktion integriert werden, können sie schnell Fehler erkennen und Teile in anspruchsvollen Umgebungen identifizieren. Zudem kann die Integration von Bildverarbeitung die Markteinführungszeit verkürzen, indem die Produktion auf mehrere Arten optimiert wird: 

Reduzierung der Ausschussquoten

Bildverarbeitungssysteme helfen sicherzustellen, dass defekte Teile wirklich defekt sind – wodurch Materialverschwendung verringert und gute Teile vor falschem Ausschuss bewahrt werden. Dies ist ein großer Vorteil, denn Fehler, die die Produktion passieren, führen zu mehr Abfallanreicherung – was dann zu mehr Ausgaben führt, um das Problem zu beheben.

Zum Beispiel können Lötfehler an elektronischen Steuereinheitshardware in ihrem Erscheinungsbild variieren und akzeptable Anomalien ähneln. Schweißfehler können schwierig zu bestimmen sein, wie z. B. unterfranste Kanten, falsche Dimensionierung usw. – was die Prüfung für regelbasierte Bildverarbeitung zu schwierig macht. Wenn Komponenten und Rohstoffe teuer und schwer zu beschaffen sind, führt das versehentliche Verschrotten eines guten Teils zu erhöhten Kosten.

Cognex Bildverarbeitungssysteme verwenden Deep Learning, eine KI-Technologie, um funktionale Mängel von akzeptablen Anomalien zu unterscheiden. Die Lösung lernt, was akzeptabel ist, indem sie beschriftete gute und schlechte Bilder analysiert, was die Entwicklungszeit verkürzt. Mit adaptiven Algorithmen lernen Deep-Learning-Modelle kontinuierlich dazu, identifizieren neue Fehler, passen sich an neue Variablen und herausfordernde Umgebungen an. Dazu gehören die Produktplatzierung, Änderungen an der Beleuchtung und die Fokussierung auf bestimmte Produktmerkmale zur Fehlererkennung. 

Qualitätssicherung

Indem Fehler früh im Prozess erkannt werden, reduzieren Bildverarbeitungssysteme auch die Anzahl der fehlerhaften Produkte, die in die Montage gelangen. Dies stellt sicher, dass hochwertige Produkte die Produktion durchlaufen und zeitaufwändige Nacharbeiten oder Rückrufaktionen reduziert werden. 

Beispielsweise können Bildverarbeitungssysteme Schweißnähte auf Fehler wie Risse oder Porosität überprüfen – und sicherstellen, dass die Standards eingehalten werden, bevor Fahrzeuge zur Endmontage weitergeleitet werden. Die frühzeitige Erkennung dieser Fehler verhindert kostspielige Nacharbeiten und potenzielle Sicherheitsprobleme. Es ist wichtig, diese Art von Fehler zu erkennen, bevor sie in größere Systeme eingebaut werden und Reparaturen oder Ersatz noch komplexer und teurer werden. 

Wie kann Cognex Automobilherstellern helfen? 

Cognex liefert die Hardware, Software und den Support, die Automobilhersteller benötigen, um Durchsatz, Effizienz und Skalierbarkeit zu maximieren, und unterstützt dies alles mit einem globalen Netzwerk von Anwendungsingenieuren. Cognex Vision-Systeme sind flexibel genug, um sich an veränderliche technische Daten, Konfigurationen und andere Variablen anzupassen.

Mit jahrzehntelanger Erfahrung in der Automobilfertigung, die wir an der Seite von Kunden wie BMW, Nissan, KIA, Continental und Schneider Electric gesammelt haben, einem globalen Unterstützungsnetzwerk und flexiblen Lösungen, hilft Cognex Automobilherstellern, Inbetriebnahmen zu optimieren, neue Herausforderungen zu bewältigen, die Qualität zu steigern, Kosten zu senken und eine vollständige Rückverfolgbarkeit zu erreichen.