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Elektronik

Kosmetische Prüfung von Gehäusen

Suche von bestimmten Fehlern wie Kratzern bei gleichzeitigem Tolerieren unbedeutender Anomalien und Abweichungen auf dem Gehäuse

Housing cosmetic inspection

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Kosmetische Prüfungen können eine Herausforderung darstellen, wenn Teile auf Bauteilebene oder Verpackungs- und Gehäuseebene variieren. Kratzer, Kerben und andere Fehler im Aussehen beeinträchtigen zwar nicht die Funktionalität, haben jedoch Einfluss auf die Qualität des fertigen Teils und die Wahrnehmung der Verbraucher. Einige Fehler im Aussehen können ein offensichtlicher Grund für Ausschuss sein, während andere geringfügige Defekte akzeptabel sind. Aus diesem Grund müssen Hersteller ein Prüfsystem so trainieren, dass es nach speziellen Fehlern sucht und diese von geringfügigen Fehlern unterscheidet. Die Programmierung einer Prüfung dieser Komplexität in einen regelbasierten Algorithmus verlangt komplexe Fehler-Bibliotheken. Die menschliche Prüfung ist zwar flexibler, aber zu langsam, unzuverlässig und inkonsistent.

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Mit dem Defekterkennungstool im überwachten Modus kann ein Ingenieur Cognex Deep Learning so trainieren, dass es nach bestimmten Defekten wie z. B. Kratzern sucht, jedoch unwichtige Anomalien und Abweichungen toleriert. Das Tool ist auch für Bilder optimiert, die einen schlechten Kontrast haben oder schlecht aufgenommen wurden. Das folgende Bild zeigt beispielsweise, wie das Defekterkennungstool sowohl gute als auch schlechte Bilder von Ohrstöpseln analysiert. Während der Laufzeit kennzeichnet die Software dann Bilder mit starken Kratzern als defekt, da sie gelernt hat, geringfügige Abweichungen zu erkennen und zu ignorieren.

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