Prüfung von Kunststoff-Spritzgussteilen

Prüfung kleiner Plastikteile auf Fehler in Struktur und Aussehen

Vision-System erkennt Mängel an Kunststoff-Spritzgussteil

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Sogar kleine Plastikteile haben komplexe Oberflächen und Vertiefungen, die genau in andere Teile passen müssen. Einfallstellen, Verwerfungen, Short Shots und Schmiedegraten sind Mängel, welche die Funktionalität von Kunststoffteilen beeinträchtigen.

Sonstige Fehler sind rein kosmetischer Art und beeinträchtigen die Funktion nicht, können sich jedoch äußert negativ auf die Verkaufszahlen auswirken, wenn sie sich an einem sichtbaren Teil eines Verbraucherprodukts befinden. Zu solchen kosmetischen Mängeln zählen Kratzer, Flusslinien, Brandflecken, Vertiefungen und Verfärbungen.

Werden solche Mängel im Vorfeld erkannt, wirken sie sich nicht auf spätere Montageschritte aus, was andernfalls die Verschrottung eines vollständig montierten Stücks erfordern könnte. Durch die schwierige Beleuchtung dieser kleinen Teile bei beengten Platzverhältnissen, wo sie aus der Form kommen, sowie ihre spiegelnden, welligen und komplexen Oberflächen ist es mit herkömmlicher industrieller Bildverarbeitung schwierig, Kunststoff-Spritzgussteile genau zu prüfen, insbesondere mit Produktionsliniengeschwindigkeit.

Cognex Deep Learning eignet sich ideal für die kosmetische visuelle Bestückungsprüfung von Teilkomponenten. Das Defekterkennungstool wird anhand eines Bildsatzes vieler fehlerfreier Kunststoffteile trainiert. Anschließend erkennt das Defekterkennungstool anormale Teile, indem es sowohl funktionelle als auch kosmetische Mängel entdeckt, die sich von den trainierten Bildern unterscheiden.

Wenn die Komponente nach der Endmontage nicht mehr sichtbar ist und dadurch kosmetische Mängel wie kleine Farbabweichungen annehmbar sind, wird das Defekterkennungstool anhand solcher Variationen im Rahmen des Trainingssets trainiert und kennzeichnet diese dann nicht als Abweichungen. Wenn sich die Fehlerdefinitionen bei der Analyse der Endmontage und des folgenden Verkaufs ändern, kann das Defekterkennungstool schnell anhand eines anderen Bildsatzes mit einem anderen Annehmbarkeitsbereich erneut trainiert werden.

 

Kunststoff-Spritzgussteile - weitere Beispiele

 

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