Automatisierte Motorblockprüfung

Bestätigung des Vorhandenseins aller erforderlichen Teile an vielen verschiedenen Motoren

Prüfung eines Motorblocks durch ein Vision-System

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Montagelinien für Fahrzeugmotoren bearbeiten häufig mehrere Motorenreihen und -modelle, die sich hinsichtlich Größe, Komponententypen und -anordnungen unterscheiden. Bei der Endmontageprüfung der Motoren muss die richtige Konstruktion überprüft werden, um sicherzustellen, dass alle erforderlichen Komponenten vorhanden und richtig eingebaut sind, bevor der nächste Fertigungsschritt erfolgt.

Diese Komponenten können sich je nach Modell an verschiedenen Stellen befinden und vor dem komplexen Hintergrund des Motors schwer zu erkennen sein. Durch die zunehmende Individualisierung gibt es immer größere Abweichungen zwischen den Motoren. Dazu zählen signifikante Größenunterschiede, die zwischen den Prüfungen eine Anpassung des Sichtfelds erfordern.

Die herkömmliche industrielle Bildverarbeitung eignet sich für vorhersehbare Abweichungen zwischen den Motoren, jedoch ist sie mit zunehmenden Unterschieden schwer zu programmieren. Außerdem ist viel Zeit und Aufwand für die Umprogrammierung erforderlich, wenn sich die Modelle ändern.

Cognex Deep Learning wird anhand der gesamten Bandbreite möglicher Motortypen und Komponentenanordnungen trainiert. Ein Objektiv mit einem breiten Sichtfeld kann zur Anzeige von Motorkomponenten in verschiedenen Winkeln führen, je nachdem, wie weit sie von der Mitte entfernt sind. Das Klassifizierungstool lernt, jede Komponente zu erkennen, egal in welchem Winkel sie erscheint.

Zur genauen Montageprüfung von Motoren lernt das Klassifizierungstool die Arten und erforderlichen Positionen unterschiedlicher Typen von Ölfiltern, Kabeln, Schläuchen und anderen Komponenten und kennzeichnet sofort jene Motoren, bei denen ein Teil fehlt oder falsch eingebaut ist, damit der Fehler identifiziert werden kann, bevor der Motor für den Einbau in einem Fahrzeug vorbereitet wird.

Wenn ein neues Modell erscheint, kann das Klassifizierungstool an Bildern des neuen Motors und seiner Komponenten in Minutenschnelle trainiert werden, ohne programmiert werden zu müssen.

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