Vision-Lösungen für effiziente Prozesse und verlässliches Prüfen
2D- und 3D-Vision-Systeme eignen sich zur Qualitätsprüfung, Lokalisation von Teilen, Vollständigkeitsprüfung und Klassifikation. Die industriellen Bildverarbeitungssysteme sind in der Lage, tausende Teile pro Minute zu prüfen.
Ein Vision-System erkennt Details, die für das menschliche Auge nicht sichtbar sind und verzichtet auf einen physischen Kontakt mit den Prüfteilen. Dies garantiert eine hohe Produktionsqualität – auch bei konstantem 3-Schichtbetrieb – und entlastet Mitarbeitende von repetitiven Aufgaben.
Pick-and-Place vom Förderband
Auch bei klassischen Automatisierungen, wie Pick-and-Place-Operationen, sorgen Vision-Systeme für Präzision und Effizienz. Mit einem 3D-System lässt sich beispielsweise die Lage eines Werkstücks im dreidimensionalen Raum feststellen, um das Greifen von Werkstücken auf einem Förderband sicherzustellen.
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Der Einsatz neuer Technologie ist immer mit Risiken verbunden. Damit die Machbarkeit bestätigt und das Kosten-Nutzen Verhältnis abgeschätzt werden kann, bieten wir Machbarkeitsstudien an.
Wie funktioniert ein Machine-Vision-System?
Das System erfasst Produktionsteile mit einer Kamera und erkennt die geforderten Informationen mit Unterstützung von spezifisch eingestellten Licht- und Objektivverhältnissen. Die Aufnahmen werden in eine anwendungsspezifische Software eingespiesen und verarbeitet. Der daraus resultierende Algorithmus fällt die Entscheidung.
Wir fokussieren uns auf folgende Anwendungen:
- Qualitätsprüfung (Oberfläche 2D / 3D)
- Lokalisierung der Teile (Position, Lage)
- Vollständigkeitsprüfung
- Klassifizierung (Strichcode, Erkennen von Teilen)
Cognex-Partner
Robotec Solutions ist zertifizierter Partner von Cognex – dem weltweit führenden Anbieter von industriellen Bildverarbeitungssystemen. Ein enger Wissensaustausch lässt die Stärken beider Unternehmen zusammenfliessen. Damit gewährleisten wir unseren Kunden die neueste Technologie mit höchster Effizienz.
Vision-Inspektion mit KI automatisiert
Deep Learning ist eine Methode des maschinellen Lernens. Mit dem Einspeisen von klassifizierten Gut- und Schlechtbildern errechnet die Deep-Learning-Kamera selber einen Erkennungsalgorithmus. Somit lassen sich selbst komplexe Qualitätsprüfungen einfach umsetzen.
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