Find synlige defekter
Vurder ridser, revner, forurening eller finishvariationer. Optik og belysning skal synliggøre den relevante defekt, før software kan klassificere den.
◎ Dansk
TILPASSEDE INDUSTRIELLE VISIONSSYSTEMEROpdag fejlen.
Opdag fejlen.
Reagér på produktionslinjen.
maskinsyn, edge AI og brugerdefineret elektronik til kvalitetsinspektion. Vi samler kameraer, lokal behandling og maskingrænseflader omkring dit produkt og din produktionslinje.
VISION & KVALITETSKONTROL
01 / OVERFLADE
02 / MONTERING
03 / EMBALLAGE
04 / DIMENSIONER
05 / MASKINEGRÆNSEFLADER
06 / SPORBARHED
Start med den beslutning, din linje har brug for.
Vælg en klar inspektionsopgave, og definer derefter den sansning og integration, der er nødvendig for at træffe denne beslutning pålideligt.
Tjek hvad der er til stede
Bekræft komponenttilstedeværelse, orientering og samlingsrækkefølge. Tilknyt hvert resultat med en del- eller stationstrigger.
Læs og bekræft
Undersøg etiketter, trykte koder og emballagefunktioner. Definer læsbarhed, forventet indhold og respons på et usikkert resultat.
Mål definerede funktioner
Anvend dimensionskontrol omkring den nødvendige tolerance, kalibrering, optik og delpositionering. Valider repeterbarheden mod en passende reference.
Forbind inspektion med handling
Forbind beståede, mislykkede og usikre resultater til en PLC, operatørstation eller produktionssystem gennem grænseflader aftalt for projektet.
Gem nyttige beviser
Link inspektionsresultater til delidentifikatorer og udvalgte billeder. Aftal krav til opbevaring, adgang og opbevaring før pilotprojekt.
FRA KAMERA TIL KOMPLET SYSTEM
Én inspektionsopgave. Et komplet ingeniørområde.
01 · Optag
Kamera, linse, belysning, montering og udløsning valgt til den faktiske funktion.
02 · Behandle lokalt
Konventionel vision eller AI på en kantcomputer, med den fulde behandlingsvej målt.
03 · Integrer
Brugerdefinerede I/O, indlejret software, kabinet og de nødvendige maskinforbindelser.
04 · Valider
Repræsentative prøver, aftalte acceptkriterier og en dokumenteret pilotprojekt-evaluering.
Brug en passende Alvexis-platform som udgangspunkt eller idriftsæt et dedikeret design. Udforsk ForgeEdge databehandling, ForgeEdge-Core moduler og vores tilpassede produktudviklingstjenester.
EN pilotprojekt, DER BESVARER ET FORRETNINGSSPØRGSMÅL
Bevis inspektionen, før den skaleres.
Definer opgaven
Del gode og defekte eksempler, defektstørrelse, linjehastighed, tilgængelig plads og aktuelle inspektionssmertepunkter. Aftal hvad der tæller som bestået, ikke eller usikkert resultat.
Test reel variation
Brug separate udviklings- og evalueringsprøver. Inkluder forventet variation i dele, lys- og driftsforhold, og registrer ubesvarede defekter og falske afvisninger.
Aftal næste skridt
Gennemgå nøjagtighed, sensor-til-output-forsinkelse, operatørens arbejdsgang og vedligeholdelsesbehov. Beslut om du vil forfine pilotprojekt eller forberede produktionsdesignet.
Fortæl os, hvad din linje skal registrere.
En kort brief er nok til at starte: produkt, defekteksempler, linjehastighed, grænseflader og målinstallationsdato.
Send en inspektionsoversigt ↗ILLUSTRATIV pilotprojekt PLAN
Eksempel: Kontroller for en manglende komponent, før en del forlader stationen.
En montagestation skal skelne en komplet del fra en med en manglende komponent. Dette eksempel viser, hvordan et projekt kan scopes; det er ikke et indberettet kunderesultat.
Input
Repræsentative komplette og ufuldstændige dele, forventet delvariation, stationstid, tilgængelig monteringsplads og maskinudløseren.
System
Et kamera og kontrolleret belysning fanger funktionen. Lokal behandling af returneringer bestået, mislykkes eller usikre; en aftalt maskingrænseflade dirigerer resultatet til operatøren eller linjecontrolleren.
Accept
Evaluer på et separat prøvesæt. Registrer ubesvarede defekter, falske afvisninger, usikre resultater og trigger-til-output tid, før du aftaler produktionsimplementering.
Planlægning af dit inspektionssystem
Kræver enhver inspektionsopgave AI?
Nej. En defineret måling eller gentagelig funktion kan passe til konventionel billedbehandling. AI kan evalueres, når udseendet varierer på måder, der er svære at udtrykke som faste regler. Vi vælger tilgangen omkring opgaven og evalueringsbevis.
Kan det fungere med en eksisterende produktionslinje?
Integrationsomfanget afhænger af tilgængelige signaler, maskingrænseflader, monteringsplads og den nødvendige arbejdsgang. Del PLC- eller grænsefladedokumentation og eksisterende kameradetaljer, når de er tilgængelige.
Kan behandlingen forblive på stedet?
Lokal behandling kan designes omkring en kantcomputer. Fjerntjenester, billedlagring, opdateringsstier og adgangstilladelser aftales separat; arkitekturen afhænger af dine krav.
Hvordan skal ydeevne specificeres?
Aftal defektkategorier, acceptable mistede defekter og falske afvisninger, evalueringsprøvesættet og maksimal beslutningstid. Ydeevne skal valideres på den påtænkte anvendelse; der er ingen universel nøjagtighed.
Hvad vil projektet levere?
Forslaget definerer prototypen, elektronik, indlejret software, mekanisk arbejde, integration og testdokumentation. Produktionsmængder, løbende support og IP-ordninger er omfattet af projektaftalen.
Ingeniørbaggrund: begivenhedsbaseret vs rammebaseret vision · FPGA, NPU og MPU valg.
OpenCV og deep learning til computer vision
Nogle inspektionsopgaver kan løses med kontrolleret belysning, geometri og traditionel billedbehandling. Andre kræver deep learning til computer vision, fordi acceptable emner varierer betydeligt. OpenCV kan understøtte billedbehandling og kalibrering i en passende softwarearkitektur. Vælg metoden ud fra repræsentative fejlfrie og defekte prøver, ikke ud fra en models popularitet.
Fastlæg mindste defekt, tilladt fejlkassation, linjehastighed og svarinterface, før en computer vision-løsning bygges. Test ændringer i overflade og belysning samt den tydelige defekt. Lignende principper gælder for computer vision i detailhandlen, men acceptkriterier på en produktionslinje bør fortsat være specifikke for fremstillingsprocessen.