Prüfung auf Fehler im Aussehen
Fehlererfassung auf anspruchsvollen Oberflächen
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Eine der größten Herausforderungen im Umgang mit Fehlern im Aussehen oder Oberflächenfehlern auf Konsumgüterverpackungen ist, dass sie dynamisch sind, was häufig durch den Formgebungsprozess verursacht wird. Typische Fehler wie Schläge, Kratzer oder Flecken sind auf der strukturierten Oberfläche von Teilen in frühen Produktionsphasen manchmal nicht erkennbar. Solche Fehler werden erst später unter bestimmten Beleuchtungsbedingungen im Produktionsprozess sichtbar. Es können nicht nur die Kosten durch die späte Erkennung empfindlich hoch sein, sondern auch jene für falsche Zurückweisungen. Diese Prüfung ist besonders in regulierten Branchen wichtig, in denen eine schlechte Verpackungsqualität zu Rückrufereignissen oder Kundenbeschwerden führen kann.
Die herkömmliche Bildverarbeitungstechnologie übersieht oft komplexe Verpackungsmängel im Aussehen, wie Blasen in Etiketten, Farbabweichungen, Kratzer, Risse, Überdrucke oder Probleme durch zu starke oder zu geringe Umwicklung. Diese Arten unvorhersehbarer Fehler oder Abweichungen können von menschlichen Prüfern leicht erkannt werden, sind aber mit regelbasierten Bildverarbeitungsalgorithmen sehr schwer zu programmieren.
Die Deep-Learning-Bildanalyse-Software von Cognex erkennt Fehler im Aussehen auf rauen und strukturierten Metalloberflächen genauso zuverlässig wie menschliche Prüfer, jedoch mit der Geschwindigkeit eines computerbasierten Systems. Das Defekterkennungstool erkennt Fehler auf rauem Material bei Standardbeleuchtung, selbst wenn die Bildqualität schlecht ist, indem es ein zuverlässiges Modell der Form und Textur des Teils bildet, das auf Trainingsbildern beruht. Dadurch identifiziert es Abweichungen auf der Oberflächenstruktur als Anomalien und nutzt ein Klassifizierungstool zu deren Einordnung als Schläge oder Kratzer.
