Schweißnahtprüfung
Cognex Deep Learning Defekterkennungs- und Klassifizierungs-Tools erleichtern die automatische Prüfung und Klassifizierung von Fehlern in der Schweißnaht.
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Ein völlig neuer Ansatz bei komplexen Prüfungen, Teilelokalisierung, Klassifikation und OCR
Cognex Deep Learning prüft die Intaktheit kritischer Antriebskomponenten wie Kolben, deren komplexe Oberflächentextur herkömmliche Prüfungen mit maschinellen Bildverarbeitungssystemen schwierig macht. Die Schweißnähte eines Kolbens sind ausgesprochen variabel, was die Erkennung von Anomalien schwierig macht. Bestimmte Anomalien der Schweißnähte wie fehlende, zu große oder zu kleine Schweißnähte sind unerwünscht. Andere Anomalien wie überlappende Nähte dagegen sind erwünscht und aus Sicherheitsgründen erforderlich. Eine weitere Quelle von Komplikationen sind dunkle Bildbereiche. Aufgrund der zahlreichen möglichen Herausforderungen bezüglich Fehler und Lichtverhältnisse ist die Deep Learning-basierte Analyse eine einfache und robuste Alternative zur herkömmlichen industriellen Prüfung per Bildverarbeitung.
Cognex Deep Learning vereinfacht die automatische Analyse der Schweißnähte von Metallkolben. Die Software wird von dem Ingenieur mittels des Defekterkennungs-Tools im Überwachungsmodus mit einer Auswahl an als “Nicht in Ordnung” eingestuften Bildern aller Anomalien der Schweißnähte wie überlappenden Nähten und als “In Ordnung” eingestuften Bildern von Schweißnähten ohne jede Anomalien eingelernt. Auf diese Weise werden alle Anomalien - sowohl die erwünschten als auch die einen Ablehnungsgrund darstellenden - als Fehler identifiziert. Im zweiten Teil der Prüfung klassifiziert der Ingenieur die Fehler dann mithilfe des Klassifizierungs-Tools nach ihrem jeweiligen Typ. Die Software extrahiert auf der Basis des während der Überwachungsphase entwickelten Modells Informationen über bestimmte Fehler und trennt überlappende Nähte in eine eigene Klasse ab. Dank des kombinierten Einsatzes des Defekterkennungs- und Klassifizierungs-Tools kann der Automobilhersteller sichergehen, dass das Prüfsystem alle Schweißnähte identifiziert und überlappende Nähte erfolgreich klassifiziert.
