Bilderkennung und Systemintegration

Durch unsere langjährige Erfahrung in der Bilderkennungstechnologie und deren Implementierung in diversen Umgebungen, können wir Ihnen spezifische Lösungen für ihre Bedürfnisse anbieten. Von der Konzeptionierung bis zur Herstellung.

Wir entwickelten und implementierten bereits viele computergesteuerte Bilderkennungssysteme in diversen Anwendungsbereichen. Dazu gehören Anwendungen in der Produktion, Labor und in der Qualitätsprüfung. Unsere Lösungen reichen von einfachen Inspektionen, manuell oder mit Robotersystemen, bis hin zu vollautomatisierten Inspektionsanlagen.  Dies beinhaltet automatische Robotersysteme für diverse Aufgaben wie Laden, Sortieren bis hin zu vollautomatisierten physischen Teststationen. Dabei wird jeder Schritt durch computergestützte Bilderkennungssysteme überwacht, die jederzeit in den Prozess richtigstellend eingreifen können.

 

Überprüfung und Erfassung von Objekten

Durch die Anwendung von Prüfmethoden können automatische Identifi­zierungen und Klassifizierungen von Objekten durchgeführt werden. Nicht erwartete Änderungen im Produkt oder in der Anzahl werden erkannt. Mittels Deep Learning Methoden werden normale Variationen des Aussehens im Produkt nicht beachtet. Somit werden nur defekte Produkte als soche erkannt. Softwares mit Deep Learning Algorithmen ermöglichen eine Bild­erkennung mit Inspektionen und Klassifi­zierungen, die sonst unmöglich wären. Somit ist die Bild­erkennung auf ganz neue Bereiche in der Produktion, Verpackung, Qualitäts­kontrolle und Labor anwendbar.

Erkennung von fehlenden oder falschen Objekten in Verpackungen

 

 

 

Erkennung eines RFID in einem Spritzgussprodukt

 

 

 

Überprüfung einer Leimspur und Erkennung eines Unterbruchs

 

 

 

 

 

Messungen

Die fortge­schrittenen Bild­erkennungs­systeme erkennen nicht nur Defekte in Produkten, sie ermöglichen auch Messungen jeglicher Art. Wie die Messung von Füllständen in Behälter, allgemeine Vermess­ungen von Objekten, Distanzen zwischen Bohrungen, Recht­winkligkeit von Ecken und viele andere Messungen. Durch die Verwendung verschiedener Kamera­systeme, können auch Distanzen zwischen zwei Kamera­bilder gemessen werden. Dadurch ist es möglich, auch grosse Produkte zu vermessen, ohne diese zu bewegen. Des Weiteren können durch automatisches Auslesen von Nummern, Buchstaben und Barcodes deren richtigkeit überprüft werden.

Erkennung von Objekten in Proben und Messung von Füllständen

 

 

Messen von
Durchmesser, Rundheit und Abstand

 

 

Zählen von Objekten
oder von Mustern

 

 

 

Erkennung von
Nummern, Buchstaben und Barcodes

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Ästhetische Inspektionen

Sei es eine Ober­flächen­­struktur, eine Gravier­­ung oder ein Aufdruck, ästhetische Inspektionen mittels Bild­­erkennung ermöglichen die Erfassung und Klassifi­­zierung jeglicher Ober­­flächen.
Produkte und Proben werden mit ver­­schiedenen Materialien und Verfahren hergestellt. Dadurch ergeben sich gewollte aber auch ungewollte Ober­­flächen­­strukturen. Strukturen wie geschliffene oder gebürstete Ober­­flächen sind ästhetische Eigen­schaften, die trotz ihrer Variationen nicht als defekt eingestuft werden dürfen. Kratzer, Löcher oder Flecken sollten jedoch als defekt erkannt werden. Mit Deep Learning Bild­­erkennungs­­methoden kann dies erzielt werden.

 

 

Erkennung von Kratzern und anderen Anomalien

 

 

 

Erkennung von Flecken und Farbänderunbgen