Die Zukunft der Fertigung: Machine Vision für Elektromotoren
Elektromotoren stehen als zentrale Komponenten für die Elektrifizierung von Fahrzeugen im Fokus der Automobilindustrie. Dabei spielt die industrielle Bildverarbeitung eine entscheidende Rolle, um die Qualitätsanforderungen zu erfüllen.
Mit Machine Vision können etwa Elektrostatoren, Batteriegehäuse oder Batteriekontaktierungen exakt vermessen werden. Aber auch Prozesse wie das Laserschweißen von Hairpins oder von Busbars lassen mit Systemen von senswork sich überwachen. Auf diese Weise trägt sie dazu bei, die Produktqualität zu verbessern, Ausschuss zu reduzieren, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und gleichzeitig die Elektromobilität voranzutreiben.
Prozessüberwachung beim Laserschweißen von Hairpins
ElektrostatorBei der Montage von Elektromotoren werden rund 160 bis 220 Hairpins miteinander verschweißt. Mit dem KI-basierten 360° Inspektionssystem ZScan360 von senswork werden hochauflösende Daten der Schweißpunkte erfasst und ausgewertet. So lässt sich das Laserschweißen automatisieren und die Prozessqualität gewährleisten.
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Inline-Messtechnik entlang der Prozesskette
3D-Vermessungsenswork bietet Lösungen für den gesamten Produktionsprozess von Batteriezellen. Mit unseren optischen 3D-Messsystemen können wir Produkte in Echtzeit berührungslos messen und gegen CAD vergleichen, so zum Beispiel die 3D-Vermessung von Batteriecluster zu Gehäuse, Batteriegehäusen sowie von Kontaktierungen.
3D-CAD-Vergleich bei Stromschienen
BusbarsDas 3D-Messsystem von senswork erfasst die Geometrie von Stromschienen (Busbars) in wenigen Sekunden. Über einen Soll-Ist-Abgleich des Oberflächenprofils lassen sich Formabweichungen automatisch erkennen. Korrekturparameter für Vorschub und Biegewinkel je Segment werden kontinuierlich und vollautomatisch ermittelt.
Qualitätssicherung beim Einschäumen von Batteriezellen
Einschäumensenswork hat ein Verfahren entwickelt, um Schaumoberflächen zwischen Batteriezellen in 3D zu scannen. Deformationen wie Hohlräume oder Schaumüberstand werden so schnell und zuverlässig erkannt. Das gewährleistet, dass der Batterieschaum seine sicherheitskritische Funktion optimal erfüllen kann.
Das Projekt KIKoSA an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg hat sich zum Ziel gesetzt, die Qualität von Hairpin-Schweißungen mithilfe KI-gestützter 3D-Messtechnik inline zu überwachen und zu optimieren.
Qualitätskontrolle in der automatisierten Fertigung von Busbars. Das 3D-Messsystem ZScan® erkennt Formabweichungen von Stromschienen zuverlässig.
