定义的特性
几何特征、位置和完整性使用特定应用测试方法进行评估。
技术
合适的照明。
有效的信息。
正确的判断。
良好的检测结果早在算法开始之前就已经开始了. 我们把图像采集、评估和整合发展成一个连贯的系统。
01 / 图像采集
质量可见
做点什么吧
我们把相机,光学和照明 匹配到几何、材料和测试特征 决定性因素是相关特征在图像数据中变得可靠可见.
一些观点打开了复杂的组件。 定义的照明能创造可复制的录音条件. QBIC Wheels将这些原则与特别高的图像信息密度结合起来.
02 / 图像分析
该方法应遵循:
检测任务。
古典图像处理和AI相互补充. 选择取决于特征、变体和可用的参考部分。
基于 AI 的图像分析
深度学习支持对可变外观的评价. 具有代表性的图像数据和独特的错误类构成基础.
构成部分演示
使用双方约定的参考样件验证检测性能，同时评估已检出的缺陷和被错误剔除的合格品。
03 / 自动化
图像处理;
在制造中:
来了
检测结果属于生产过程的一部分。 因此,从一开始就考虑处理、沟通和运作。
- 定位和触发
- 组成部分处理和图像采集的协调方式使所需观点出现在预定的序列中。
- 机器人与控制
- 机器人,机轴和PLC将检测任务与机器结合. 西门子和KUKA技术可以成为具体项目概念的一部分.
- 操作和反应
- 试验状况、结果和有关的信息应当能为操作者所理解,并可在该过程中使用。
- 传递并记录
- OPC UA和与更高层次系统的连接都是根据您的数据和接口要求设计的.
04 / 系统设计
先是任务
然后说明。
正在使用的技术
Gigapixel 视觉。
QBIC Wheels.
参见图像捕捉,AI评价和线条集成在铝轮表面检查中如何合作.
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