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Automobilindustrie

Prüfen der Zierblende

Mit Deep-Learning-Lösungen sicherstellen, dass die richtigen Zierblenden montiert werden

Cognex deep learning identifies and classifies the correct decoration panel for an assembled car door or interior

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Jedes Fahrzeug auf der Fertigungslinie kann im Innenraum je nach Auftragsabfolge verschiedene Zierblenden haben. Eine beliebte Option für Zierblenden ist synthetisches Holz, dessen Maserung so wie bei echtem Holz unterschiedlich ist. Jedes Blendenstück sieht wirklich einzigartig aus. Das Aussehen dieser Zierblenden kann hinsichtlich Farbe, Muster und Dichte so stark variieren, dass es fast unmöglich ist, traditionelle Bildverarbeitung zuverlässig einzusetzen, um sicherzustellen, dass die richtige Zierblende montiert wurde. Diese Zierblenden müssen genau und schnell klassifiziert werden, damit ihre richtige Montage verifiziert werden kann.

Cognex Deep Learning vereinfacht und automatisiert die Identifikation von Zierblenden mit Holzmaserung oder Carbonteilen mit strukturiertem Muster vor dem Einbau. Es wird auf einer Reihe von gekennzeichneten Bildern trainiert, die viele Beispiele für jede Zierblendenart enthalten. Durch Verwendung dieses Datensatzes unterscheidet Cognex Deep Learning schnell sogar äußerst ähnliche Holzmaserungen oder andere Muster voneinander und stellt dadurch sicher, dass immer die richtige Blendenart entsprechend der Spezifikation montiert wird.

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