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Consumer Product bottles on conveyor belt

Konsumgüter

Defekterkennung bei Rasierklingen

Komplexe Scherfolien auf winzige kosmetische Mängel prüfen

Vision-System prüft Rasierklingen auf Mängel

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Die Schneideklingen eines elektrischen Rasierers bewegen sich unter einer gelochten Folie hin und her. Die vielen Löcher der Folie nehmen die Barthaare auf, damit diese abgeschnitten werden können. Ihre Unterseite ist außerdem scharfkantig und wirkt als zweite Klinge. Das Lochmuster der Folie ist komplex, damit viele verschiedene Haararten erfasst werden. Es kann auch von einem Teil der Folie zum anderen variieren. Das Folienmaterial ist stark reflektierend.

Der Unterschied zwischen einer annehmbaren und einer nicht annehmbaren Scherfolie ist gering, jedoch können alle kosmetischen Mängel eines Konsumartikels im Premiumbereich zu Umsatzeinbußen und Markenschäden führen. Außerdem kann die Funktionstüchtigkeit des Rasierers durch eine größere fehlerhafte Ausrichtung in der Folie beeinträchtigt werden.

Durch die Komplexität der Folienoberfläche sowie deren Reflexion tut sich die herkömmliche industrielle Bildverarbeitung mit der Unterscheidung zwischen Fehlern und annehmbaren Abweichungen schwer, wenn sie Scherfolien vor dem Einbau in den Rasierer prüft.

Das Defekterkennungstool von Cognex Deep Learning wird anhand eines Bildsatzes annehmbarer Scherfolien trainiert, damit Abweichungen leicht erkannt werden können und es außerhalb der annehmbaren kosmetischen Grenzen liegende Folien kennzeichnet.

Wenn sich die Gestaltung oder das Muster der Folie ändert, kann das Defekterkennungstool mit einem Bildsatz der neuen Folienart erneut trainiert und ohne Programmierung wieder auf der Linie eingesetzt werden. Dort prüft und erkennt es Abweichungen der neuen Folien.

Defekterkennung bei Rasierklingen - weitere Beispiele

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