SolVisionFallstudie
Die Inspektion von Spritzgussgummi mit KI
Fall
Inspektion von Spritzgussgummi
Der Prozess des Spritzguss von Gummi wird von verschiedenen Faktoren beeinflusst, darunter die Qualität der Rohmaterialien, die Maschinenspezifikationen, das Formdesign und die Einspritzparameter. Potenzielle Mängel können auftreten, die von geringfügigen ästhetischen Problemen wie Flecken und Kratzern bis hin zu schwerwiegenden strukturellen Schäden reichen, die durch unzureichende Materialien oder unsachgemäße Handhabung während des Auswerfens verursacht werden. Eine effektive Gummiinspektion ist entscheidend, um diese Mängel zu identifizieren, die Qualitätskontrolle sicherzustellen und Produktionsprozesse mit fortschrittlichen Lösungen wie KI zu optimieren.

Herausforderung
Einschränkungen traditioneller Inspektionsmethoden
Konventionelle regelbasierte Visionssysteme sind auf umfangreiche Daten für das Training angewiesen, haben jedoch Schwierigkeiten mit der dynamischen Natur und den variierenden Positionen von Defekten bei Spritzgussgummi, was zu niedrigen Genauigkeitsraten führt. Darüber hinaus fehlt es der manuellen Inspektion an Standardisierung, und sie ist oft zu langsam und inkonsistent für eine effektive Inspektion und Qualitätskontrolle. Diese Herausforderungen verdeutlichen die Notwendigkeit fortschrittlicher KI-Lösungen zur Verbesserung der Gummiinspektionsprozesse.
Lösung
Präzise Qualitätsinspektion mit SolVision
SolVision KI verwendet Deep Learning, um injizierte Gummiprodukte zu inspizieren, indem sie Musterbilder analysiert, um die einzigartigen Merkmale verschiedener Defekte zu erlernen, was eine präzise Fehlererkennung und -identifizierung ermöglicht. Während die Datenbank mit zusätzlichen Bildern angereichert wird, verbessert sich das KI-Modell und steigert die Genauigkeit des Systems bei der Fehlererkennung weiter. Dieser Fortschritt optimiert den Gummiproduktionsinspektionsprozess und bietet den Herstellern eine schnellere und zuverlässigere Qualitätskontrolle.
Fehlererkennung bei Spritzgussgummi
Ungleichmäßige Einschnitte
Fehlendes Material
Formzerstörung
Fleck