• Cognex Vertrieb: +49-721-958-8052

  • Kontakt

Automotive

Prüfung des Airbag-Gewebes

Das Cognex Deep Learning Defekterkennungs-Tool prüft Textilien auf Fehler im Aussehen

Airbag_Inspection_Main-350x250-9346bc93-78ed-4283-8914-0ccecf11b44f

Zugehörige Produkte

In-Sight D900

In-Sight D900

Ausgestattet mit der In-Sight ViDi Deep-Learning-basierten Vision-Software

ViDi software with all defect detection tools

VisionPro Deep Learning

Ein völlig neuer Ansatz bei komplexen Prüfungen, Teilelokalisierung, Klassifikation und OCR

Airbags unterliegen strengen Qualitätsstandards, um die Sicherheit der Passagiere zu gewährleisten. Die Fahrzeughersteller müssen alle sicherheitskritische Komponenten doppelt und dreifach prüfen, um deren Qualität zu gewährleisten und Garantie- und Rückrufkosten zu senken. Dies ist besonders wichtig für Airbags, welche auf Löcher, Schlitze, Risse und Naht- und Stich-Defekte geprüft werden müssen, die ihre Funktionstüchtigkeit beeinträchtigen könnten. Solche Defekte werden oft übersehen oder sind bei manueller Prüfung schwer zu erkennen. Darüber hinaus lassen sie sich aufgrund ihrer komplexen textilen Oberfläche nur schwer in herkömmliche industrielle Bildverarbeitungssysteme einprogrammieren. Die Gewebemuster können ausgesprochen komplex sein und das optische Erscheinungsbild der Airbags kann aufgrund der dehnbaren Natur des Gewebes, der Garndicke und zahlloser kleiner zulässiger Abweichungen enorm variieren. Da es viel zu kompliziert und zeitaufwändig ist, ausführlich nach allen Fehlern zu suchen, bietet Cognex Deep Learning eine einfache Lösung zur Identifizierung aller anormalen Merkmale, ohne die Software auf "Nicht in Ordnung" Bilder einzulernen.

Ein Ingenieur lernt die Software mit dem Cognex Deep Learning Defekterkennungs-Tool mit einer Auswahl an als "In Ordnung" eingestuften Bildern von Airbags ein, um ein Referenzmodell eines Airbags zu erstellen. Das Modell erlernt so das normale Erscheinungsbild eines Airbag-Gewebes einschließlich Webmuster, Gewebeeigenschaften und Farbe. Alle Merkmale, die von dem normalen Erscheinungsbild des Modells abweichen, werden als abnormal eingestuft. Auf diese Weise erfasst Cognex Deep Learning zuverlässig und beständig alle Anomalien wie Löcher, Schlitze, Risse und ungewöhnliche Stichbilder. So können fehlerhafte Bereiche des Gewebes schnell identifiziert und gemeldet werden, ohne umfangreichen Fehlerbibliotheken zu erfordern.

Airbag_Prüfung_ViDi

 

Deep-Learning-Anwendungsbroschüre für die Automobilbranche herunterladen
Empfohlene Cognex-Produkte

ERHALTEN SIE ZUGANG ZU SUPPORT & TRAINING FÜR PRODUKTE & MEHR

Werden Sie Teil von MyCognex

SIE HABEN EINE FRAGE?

Cognex is weltweit vertreten, um Sie bei Ihren Vision- und Barcode-Anwendungen zu unterstützen.

Kontakt
Loading...