SolVisionFallstudie
KI-Fehlererkennung für spiralförmig strukturierte Metalle
Inspektion von kleinen Metallteilen
Automatisierung der traditionellen Metallverarbeitung
Die Metallverarbeitungsindustrie steht derzeit vor vielen dringenden Herausforderungen, von harten Arbeitsbedingungen und steigenden Arbeitskosten bis hin zu einem Mangel an verfügbaren Arbeitskräften und verschwindendem Handwerk. Beeinflusst von anhaltenden Handelsstreitigkeiten und der COVID-19-Pandemie benötigt die Branche einen Wandel hin zu höherwertiger Produktion und verbessertem technischem Know-how, um ihre Marktrelevanz zu sichern.
Kleine Metallteile sind schwer zu inspizieren
Metallteile mit spiralförmigen Oberflächen können während des Transports leicht durch Kollisionen oder Schnittmarken von Drehwerkzeugen beschädigt werden. Aufgrund ihrer zylindrischen Form bewegen sie sich leicht und sind besonders schwierig zu handhaben, wenn sie klein sind. Selbst unter idealen Lichtbedingungen und mit der richtigen Ausrüstung ist die manuelle Erkennung schwierig und anfällig für verpasste Inspektionen oder Fehleinschätzungen.
KI-gestützte Fehlererkennung
Kleine, spiralförmige Metallteile können mit dem Segmentierungstool von SolVision inspiziert werden, um die verschiedenen Arten von Schnittmarken oder Kollisionsfehlern aus Musterbildern zu erlernen und dann ein KI-Modell zu erstellen, um diese subtilen Defekte zu erkennen. Durch die rechtzeitige Identifizierung dieser Unvollkommenheiten kann die Gesamtqualität der Produktion verbessert werden.
KI-Inspektion
Verborgen Mängel
Winzige Mängel
Flecken im Schatten
