定義特性
地質的特性、位置および完全性は、適用用に定義された試験手順で評価されます。
技術
正しい光。
正しい情報です。
正しい決断です。
良い検査結果はアルゴリズムの前に長く始まります 私たちは、関連するシステムとして画像撮影、評価、統合を開発します。
01 / 撮影
品質見える
やる。
カメラ、光学、照明は、部品地質、材料、およびテスト特性に適合します。 重要なのは、画像データの関連する機能が信頼性的に表示されることです。
複雑なコンポーネントが複雑なコンポーネントである。 定義された照明は、再生可能な接続条件を生み出します。 QBIC Wheelsは、これらの原則を、特に高い画像情報密度と結びつける。
02 / 画像評価
方法は次のように
試験の任務。
クラシックな画像処理とAIが補完されます. 選択は特徴、バージョン、および利用可能な参照部品に基づいています。
AI 評価
深い学習は変動的な表現の評価をサポートします 代表的なイメージデータと明確なエラークラスが基礎となります。
部品の証明
パフォーマンスは合意された参照部分で検証され、認識されたエラーと誤って訴えられた利点を考慮します。
03 / 自動化
画像処理、
製造においては、
来る。
検査結果は生産プロセスの一部であり、行動、コミュニケーション、サービスは最初から考えられています。
- ポジション&挑発
- コンポーネントデータと画像撮影は、予定されている過程で必要な見通しを生み出すように調整されます。
- ロボット&コントロール
- ロボット、軸、SPSは試験作業を機械と結びつける。SiemensおよびKUKA技術はプロジェクト特定のコンセプトの一部になる可能性があります。
- サービス&応答
- 検査の状態、結果、関連するメッセージは、操作者にとって理解可能であり、プロセス中に利用可能である。
- 配信&文書化
- OPC UA と上級システムへの接続は、データおよびインターフェイスの要件に基づいて設計されます。
04 / 解釈
まずは課題です。
次に仕様です。
どの表面が検証されるのか。 関連する特徴はどのくらい小さいのか。 では、どのような環境や環境を支配する必要があるのでしょうか。
これらの問題は技術的構造を決定します. 共同で、我々は試験の範囲、インターフェイス、採取の基準を決定します。
適切なソリューションを見る利用技術
ギガピクセルビジョン
QBIC Wheels.
画像撮影、人工知能評価、ライン統合がアルミニウム車輪の表面検査でどのように相互作用するかを見てください。
検査システムについて →