Formteil-Endmontage-Verifizierung

Das ViDi Red-Analyze Tool bestätigt das Vorhandensein und die Anordnung von Komponenten auf einem verwirrendem Hintergrund

Automotive trim assembly wire presence check

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Die unterschiedlichen an der Endmontageprüfung beteiligten Formteile führen zu einem hohen Grad an Komplexität, der für die herkömmliche industrielle Prüfung per Bildverarbeitung eine Herausforderung darstellt. Mitarbeiter prüfen, dass alle Teile wie Kabelbänder und Metallgehäuse vorhanden sind und korrekt zusammengebaut sind. Feine Kontraste der Lichtverhältnisse machen es schwierig, festzustellen, ob sich die Bänder in den jeweils korrekten Gehäusen befinden. Mitarbeiter können trotz ihrer Qualifizierung zur Identifikation von Kabelbändern doch langsam und unbeständig sein. Cognex Deep Learning erlernt über die Deep Learning-Bildanalyse das fertige Erscheinungsbild eines Formteils und identifiziert fehlende Bänder ebenso präzise wie ein Mitarbeiter, jedoch mit der Geschwindigkeit und der Verlässlichkeit eines automatischen Systems.

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Mit dem ViDi Red-Analyze Tool trainiert ein Techniker das System mit Bildern, die als "Nicht in Ordnung" eingestuften sind, d. h. auf denen kein Kabel vorhanden ist, sowie mit als "In Ordnung" eingestuften Bildern, auf denen das Kabel vorhanden ist. Damit entsteht ein Referenzmodell eines vollständigen Formteils. Mithilfe dieses Modells identifiziert Cognex Deep Learning Formteile mit fehlenden Kabelbändern als anormal und defekt und sortiert sie bei der Endprüfung aus.

Formteil_Montage_ViDi

 

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