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5 mögliche Prüfungen durch Farbbildgebung und Deep Learning

D900 Color imaging banner

Nahezu 30% aller Anwendungen von VisionPro Deep Learning, der PC-basierten Deep-Learning-Prüfsoftware von Cognex, erfordern eine Bildgebung in Farbe. Denn Farbe ist ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal bei vielen Montageprüfungs- und Defekterkennungsanwendungen.

Bei seiner Markteinführung im Frühling 2020 war das In-Sight D900 das erste Produkt seiner Art: eine In-Sight Smart-Kamera mit direkt integrierter Deep-Learning-Technologie. Aus Kundengesprächen wussten wir auch, dass es weitere Verbesserungsmöglichkeiten für das Produkt gab.

Während die ersten Modelle des In-Sight D900 nur Schwarzweiß-Bilder erzeugen konnten, trägt das In-Sight D900 Color dazu bei, dass fortan noch mehr Inline-Prüfungen automatisiert werden können.

Im Folgenden sehen Sie fünf solcher Prüfmöglichkeiten und warum Farbbildgebung ein wichtiger Bestandteil der Prüfung ist.

Fremdkörpererkennung

Fremdkörperprüfung auf einem Förderband

Stellen Sie sich eine Verpackungsanlage für Erdnüsse vor. Da gibt es ein Förderband mit gerösteten, salzigen Erdnüssen mit Honig, die geprüft werden, um sicherzustellen, dass sie die Unternehmensstandards erfüllen. Das Letzte, was dieser Betrieb gebrauchen kann, ist ein unerwünschter Fremdkörper, der in der Kontrollphase übersehen wird. Das könnte passieren, wenn bei der Inspektion ein kleiner Teil von einem Handschuh abreißt. Mit einem auf Schwarzweiß-Bildgebung basierenden Vision-System wäre es praktisch unmöglich, das kleine Stück des violetten Latexhandschuhs unter den vielen Erdnüssen zu erkennen.

Konfektionierungsprüfung

Konfektionierungsprüfung, wenn Produkte in ähnlicher, aber unterschiedlicher Farbe zu berücksichtigen sind

Bestückte Kits, zum Beispiel eine Sanitätstasche mit Spritzen, Verbandsmaterial und sonstigem Material, enthalten wahrscheinlich ähnlich aussehende Objekte, die aber in Wirklichkeit sehr unterschiedlich sind. Wenn ein medizinisches Set Spritzen mit verschiedenen Medikamenten enthält, wie zum Beispiel einer Grippeimpfung, Adrenalin u. a., können die Spritzen farbkodiert sein, um auf ihre Unterschiede hinzuweisen. Ein Schwarzweiß-Vision-System würde diese entscheidenden Unterschiede nicht erkennen. Nur ein Farbbild kann hier sicherstellen, dass ähnlich aussehende, aber unterschiedliche Teile ordnungsgemäß im Set enthalten sind.

Prüfung des hinteren Parkassistentensensors

Farbidentifizierung des hinteren Parkassistentensensors mit dem D900 Color

Heute verfügen die meisten Autos im Rahmen ihrer standardmäßigen Sicherheitsausrüstung über Kameras, die den Fahrern beim Einparken oder Rückwärtsfahren helfen. Diese Kameras funktionieren über Sensoren, die in die Stoßstange integriert sind. Hersteller müssen sicherstellen, dass diese Sensoren genau dieselbe Farbe wie die Stoßstange haben. Viele Autohersteller haben 25 oder mehr verschiedene Sensorfarben, einschließlich unterschiedlicher Schattierungen derselben Sensorfarbe. Das ist aus vielen Gründen eine schwierige Prüfaufgabe, für die Deep Learning und Farbbildgebung aber unbedingt benötigt werden.

Weiß auf einer weißen Flasche prüfen

Weiß auf Weiß bei der Inspektion von Konsumgüterverpackungen

Sowohl in der Konsumgüterverpackungs- als auch in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie besteht die Möglichkeit, dass Hersteller irgendwann ein flüssiges Produkt prüfen müssen, das dieselbe Farbe wie die Flasche hat, in der es sich befindet. Ein Inspektionssystem würde ohne Verwendung eines Farbbildes nicht bemerken, wenn Flüssigkeit verschüttet ist, da die Farben so ähnlich sind.

Tiefkühlpizza

Unerwünschte Fremdkörper auf einer Tiefkühlpizza finden

Jeder liebt Pizza. Auch Tiefkühlpizza. Besonders Salamipizza. Aber nicht jeder mag scharfe Salamipizza mit vereinzelten Pilzstückchen obendrauf. Wenn verschiedene Tiefkühlpizzen auf dem Förderband geprüft werden, wäre anhand eines Schwarzweiß-Bildes kaum feststellbar, ob diese richtig belegt wurden und vor allem, ob ein unerwünschter Belag versehentlich auf die falsche Pizza gelangt ist. Die Farbbildgebung ist daher für Prüfer von Tiefkühlpizzen eine entscheidende Hilfe, um sicherzustellen, dass die Salami wirklich Salami ist und kein roter Paprika, Zwiebel, Pilze oder ein anderer unerwünschter Belag.

Das ist natürlich nur die Spitze des Eisbergs, wenn es um all jene Prüfungen geht, die von der Kombination aus Farbbildgebung und Deep Learning profitieren können. Wenn Sie daran interessiert sind, die ersten Schritte mit einem Deep-Learning-Projekt zu machen, werfen Sie einen Blick in unser eBook.

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