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Applikationen

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Mit diesem Projekt hat senswork erstmals das neue Prüfgeräte-Konzept für hochintegrierte Handprüfplätze umgesetzt. Ein hochauflösendes Kamerasystem vermisst Pin-Positionen einer MTD-Steckerbaugruppe, erfasst die Steckerkodierung und verifiziert Gehäusemaße in einem Toleranzbereich von 0,1 mm. Ein Farbpunkt-Sprühsystem markiert gut geprüfte Bauteile.

Fakra-Steckverbinder finden Ihre Anwendung in der KFZ-Elektronik zur Übertragung von Signaldaten wie GSM, GPS oder Kameradaten. Um den hohen Qualitätsansprüchen auch in der vollautomatischen Fertigung hoher Stückzahlen gerecht zu werden, setzt ein führerender Anbieter dieser Produkte auf die Inspektionstechnologien von senswork.

In der Batteriefertigung für E-Autos werden enorme Mengen an Batteriehülsen täglich produiert. Unser Kamerasystem prüft dabei die Halter der Batteriehülsen auf mögliche Beschädigungen, Brüche sowie nicht entnommene Hülsen, um die nachfolgende vollautomatische Wiederbestückung absichern zu können. Ein Spiegelsystem ermöglicht dabei im Durchlauf der Trays eine bestmögliche Perspektive auf die Trays. Mit 10 Bildern pro Sekunde werden Abschnitte der Trays aufgezeichnet und bewertet.

Vor der späteren Montage von Einzelbauteilen einer Automotive-Baugruppe werden diese in einer automatisierten Fertigungslinie mit Schmierfett beauftragt. Hier gilt es sicherzustellen, dass die Schmierstoffmenge ausreichend und positionsgenau aufgebracht ist. Durch eine smarte Beleuchtungs- und Filterkombination konnte senswork einen unschlagbaren Kontrast vom Schmierstoff zum Hintergrund herstellen, und so eine sehr prozessstabile Auswertung garantieren.

Gerade bei der manuellen Montage von Baugruppen kommt es häufig vor, dass einzelne Bauteile fehlen oder die Präzision der Montage nicht den Vorgaben entspricht. Ein End-of-Line Prüfsystem von senswork prüft mit einer hochauflösenden Farbkamera die korrekte Montage und Ausrichtung von Einzelbauteilen, und sichert so 100% Produktqualität zur Auslieferung.

Schokolade ist mit einem regelbasierten Algorithmus schwer vollständig zu beschreiben, da keine zwei Pralinen identisch sind. Die einzelnen Pralinen haben eine hohe natürliche Varianz.

Die einzelnen Elemente eines Erste-Hilfe-Sets müssen durch eine transparente Verpackung identifiziert werden. Da die Verpackung Licht reflektiert, sind die einzelnen Bestandteile der Verpackung nur schwer zu erkennen. ViDi Check inspiziert das komplette Erste-Hilfe-Set und stellt fest, ob alle eintrainierten Merkmale vorhanden sind.

Schlecht positionierte, falsche oder verbogene Bauteile einer bestückten Platine sind mit klassischer Bildverarbeitung nur schwer zu erkennen. Mittels Deep Learning klappt eine Klassifizierung und Fehlererkennung auch bereits mit einer geringen Anzahl an Trainingsdaten um ein Vielfaches zuverlässiger.

Vor der Verpackung von Zündkerzen werden diese je Lage auf Vollständigkeit geprüft. Die enge Bauraum-Situation erlaubt nur die Verwendung einer weit-winkligen Optik, die zu einer starken Verzerrung der Perspektive führt. Klassische Mustersuchen können in diesem Fall schon an ihre Grenzen bei der Erkennung kommen. Mittels Deep Learning klappt die Prüfung jedoch sehr zuverlässig.