Prüfung des Gewebes von Sicherheitsgurten

Sicherstellen, dass Sicherheitsgurte sicher und frei von Fehlern oder anderen unerwünschten Abweichungen sind

Deep Learning findet Mängel an Gewebenähten von Sicherheitsgurten, wenn diese auf der Produktionslinie geprüft werden.

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Sicherheitsgurte und Gurtsysteme für Fahrzeuge bestehen aus einem starken Polyestergewebe, das als Gurtband bezeichnet wird. Sie sind wesentlicher Teil der Sicherheitsausrüstung eines Fahrzeugs. Das Sicherheitsgurtband ist durch starke Nähte mit verschiedenen Metallteilen verbunden, wie Verankerungsbügeln und Verschlüssen. Fehlerfreie Gurtbänder und Nähte sind für die Sicherheit und Zuverlässigkeit der fertigen Sicherheitsgurte oder Gurtsysteme wichtig.

Fehler im Gewebe oder an den Nähten sind aus Sicherheitsgründen nicht annehmbar. Falls sich bei späteren Prüfungen Fehler herausstellen, muss das Fahrzeug aus der Linie genommen werden, damit die Sicherheitsgurte und Gurtsysteme zum Einbau eines neuen Sets entfernt werden können.

Sowohl das Gurtbandgewebe als auch die Nähte, mit denen es an den Metallteilen befestigt ist, sind komplex und können völlig unterschiedlich aussehen. Fehler in der Gewebestruktur oder Naht können überall und in unterschiedlichen Formen auftreten. Da es unmöglich ist, alle Möglichkeiten zu programmieren, ist die herkömmliche industrielle Bildverarbeitung für diese Aufgabe nicht geeignet.

Cognex Deep Learning erkennt Anomalien im Gewebe des Sicherheitsgurtes schnell und mühelos. Es wird anhand eines Bildsatzes fehlerfreier Gurtbänder und Nähte trainiert. Anschließend erkennt das Defekterkennungstool sofort Fehler im Gurtbandgewebe oder im Nahtmuster oder -garn. Wird eine neue Gurtband- oder Nahtausführung eingeführt, so kann das Tool anhand eines kleinen Bildsatzes dieser neuen Ausführung trainiert werden und ohne nennenswerte Ausfallzeiten schnell lernen, dass diese zulässig ist.

Eingebaute Sicherheitsgurte und Gurtsysteme dürfen nicht die geringsten Mängel im Gewebe oder an der Naht aufweisen, die ihre Festigkeit bei einer Kollision beeinträchtigen könnten.

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