SolVisionFallstudie
Fehlererkennung bei Autolackierungen mit KI
Kunde
Der Kunde ist ein führender Automobilhersteller.
Fall
Autolackierung für langlebige Automobiloberflächen
Die Autolackierung ist eine fortschrittliche Technik, die verwendet wird, um Karosserieteile von Fahrzeugen zu schützen und zu gestalten. Sprühpistolen tragen Pigment und Lösungsmittel gleichmäßig auf, gefolgt von einem Hochtemperaturbakevorgang, der die Farbe schnell härtet und eine langlebige Oberfläche schafft.
Herausforderung
Effizienz der Lackfehlerinspektion verbessern
Der Autolackierungsprozess ist gut etabliert, dennoch führen Fertigungsfehler wie falscher Druck oder Sprühpistolenabstand oft zu ungleichmäßiger Beschichtungsdicke. Probleme mit Temperatur und Backdauer, mechanische Einwirkungen, die zu Kratzern führen, sowie minderwertige Materialqualität tragen zu Lackfehlern bei. Dazu gehören Oberflächenkratzer, Dellen und ungleichmäßige Anwendung (Läufe) auf Stahlblechen. Die manuelle Inspektion ist anfällig für Ineffizienzen aufgrund menschlicher Faktoren wie Ermüdung und Ablenkung, was zu potenziellen Übersehungen von Mängeln führen kann. Daher besteht Bedarf an einem automatisierten Inspektionssystem, um sowohl eine hohe Erkennungsgenauigkeit als auch betriebliche Effizienz sicherzustellen.
Lösung
Präzise Fehlererkennung mit SolVision
Das KI-Visionssystem von Solomon, SolVision, hebt die industrielle Automatisierung mit KI-gestützter Maschinenvision auf ein neues Level. SolVision nutzt Deep Learning, um Modelle schnell aus einer kleinen Menge von Beispielbildern zu trainieren, die mit einer industriellen 3D-Kamera aufgenommen wurden. Dieser Ansatz ermöglicht eine schnelle und präzise Identifizierung und Lokalisierung von Fehlern, gewährleistet konsistente Inspektionsstandards und eine effiziente Erkennung von Unregelmäßigkeiten in der Autolackierung.
Fehlererkennung bei Lackierungen
Lackfehler bei Autos
Durch KI erkannte Lackfehler bei Autos