SolVisionFallstudie
Fehlererkennung bei Metalldichtungen mit KI
Kunde
Der Kunde ist ein professioneller CNC-Hersteller, der sich auf die Produktion von hochwertigen Metallkomponenten, einschließlich Motorwellen und anderen kritischen Hardwareteilen, spezialisiert hat. Ihr Engagement für Präzision und Qualität steht im Einklang mit der Notwendigkeit einer effektiven Fehlererkennung bei Metalldichtungen.
Fall
Wesentliche Funktionen von Metalldichtungen in Maschinen
Metalldichtungen spielen eine entscheidende Rolle in mechanischen Geräten und Ingenieurbauten. Sie bieten wesentliche Dichtungs-, Stütz- und Dämpffunktionen, die sicherstellen, dass Komponenten nicht durch engen Kontakt beschädigt werden. Durch die Verringerung der Reibung zwischen Metallteilen helfen Dichtungen, die Lebensdauer der Geräte zu verlängern. Darüber hinaus verhindern sie das Austreten von Flüssigkeiten, Gasen und anderen Substanzen, wodurch die Gesamtleistung und Sicherheit des Produkts verstärkt werden. Angesichts ihrer kritischen Funktionen ist die Erkennung von Dichtungsfehlern unerlässlich, um die Integrität und Zuverlässigkeit des Produkts aufrechtzuerhalten.
Herausforderung
Effektive Fehlererkennung bei Metalldichtungen
Metalldichtungen sind kritische Komponenten, die einwandfrei funktionieren müssen. Selbst geringfügige Dichtungsfehler – wie Dellen, Risse oder Deformationen – können die Dichtung beeinträchtigen, was zu Leckagen und einer verringerten Produktsicherheit führt. Diese Defekte können auch die Druckverteilung stören, was zu konzentrierten Spannungen auf Schrauben und Kontaktflächen führt, die die Stabilität gefährden und den Verschleiß beschleunigen können. Daher ist eine präzise Fehlererkennung unerlässlich. Die kleine Größe und die komplexen Oberflächen von Metalldichtungen erschweren jedoch die visuelle Identifizierung dieser Dichtungsfehler oder anderer Unregelmäßigkeiten. Traditionelle Inspektionsmethoden erweisen sich oft als unzureichend und stellen für Dichtungshersteller erhebliche Herausforderungen bei der Sicherstellung der Produktqualität dar.
Lösung
Verbesserung der Fehlererkennung mit SolVision
Das visuelle Inspektionssystem von SolVision mit KI zeichnet sich durch die Erkennung von Dichtungsfehlern aus, einschließlich Grate, Dellen und Oberflächenunregelmäßigkeiten bei Metalldichtungen. Mit der Fähigkeit, effizient nur mit wenigen Bildproben zu arbeiten, nutzt SolVision Deep Learning, um eine präzise Fehlererkennung zu liefern. Darüber hinaus optimiert es die Klassifizierung von Dichtungen während der Inspektionen, was die Inspektionszeiten erheblich verkürzt und den Produktertrag verbessert.