SolVisionFallstudie
Fehlererkennung bei Kabelisolierung mit KI
Kunde
Der Kunde ist ein multinationaler Hersteller, der sich auf Drähte, Kabel und verwandte Komponenten für die Elektronik- und Telekommunikationsbranche spezialisiert hat.
Fall
Kabelmantelinspektion
Der Kabelmantel schützt die inneren Leiter vor Feuchtigkeit, Chemikalien und physischen Schäden. Die Aufrechterhaltung der Integrität der Kabelisolierung ist entscheidend, da Mängel wie Risse, Abschürfungen oder ungleichmäßige Dicke die Leistung und Sicherheit beeinträchtigen können, insbesondere in der Elektronik und Telekommunikation.
Herausforderung
Präzision bei der Kabelinspektion erreichen
Die Inspektion von Kabelrollen mit einer Länge von 300 bis 400 Metern erfordert mechanische Ausrüstung, um die Kabel vor dem Scannen mit Linienlasern zu begradigen. Diese Methode erkennt Oberflächenfehler wie Brüche, Eindellungen und Kratzer, hat jedoch Schwierigkeiten, zwischen gedrucktem Text und tatsächlichen Mängeln zu unterscheiden. Variationen in den Winkeln und der Beleuchtung verschärfen Fehlurteile, was manuelle Nachprüfungen erforderlich macht und die Inspektions-effizienz verringert. Der Kunde benötigte eine genauere Lösung, um Text von echten Mängeln zu unterscheiden.
Lösung
KI-gesteuerte Kabelfehlererkennung
Der Kunde nutzte die SolVision-KI-Technologie von Solomon, um die Fehlererkennung in der Kabelherstellung zu verbessern. Innerhalb von SolVision wurden KI-Modelle mit nur wenigen Beispielbildern von Fehlern wie Flecken, Deformationen und Kratzern trainiert, wodurch eine genaue Unterscheidung zwischen echten Fehlern und gedrucktem Text oder Oberflächenvariationen ermöglicht wurde. Diese präzise Erkennung reduzierte falsch-positive Ergebnisse, minimierte manuelle Nachprüfungen und beschleunigte den Inspektionsprozess. Infolgedessen erzielte der Kunde eine höhere Inspektionsgenauigkeit, verbesserte die Produktionseffizienz und steigerte die Kabelqualität und -ausbeute.
Fehlererkennung bei Kabelummantelungen
