Fehlererkennung
Die Fehlererkennung ist das Hauptziel der meisten industriellen Prüfsysteme mit Bildverarbeitung. Oberflächenkratzer, Risse, Lunker, Einschlüsse, Verunreinigungen, Maßabweichungen und Montagefehler zu erkennen, erfordert eine Beleuchtung, die ausreichend Kontrast zwischen dem Fehler und dem umgebenden Material erzeugt. Die Wahl der LED-Beleuchtungstechnik — Dunkelfeld, koaxial, Durchlicht, diffuses oder strukturiertes Licht — entscheidet darüber, ob ein Fehler im Bild sichtbar wird oder verborgen bleibt. Die LED-Beleuchtungen von RODER Vision werden so ausgewählt und konfiguriert, dass der Fehlerkontrast für die jeweiligen Materialien, Fehlerarten und Produktionsgeschwindigkeiten maximal wird. Eine zuverlässige Fehlererkennung senkt den Ausschuss, verhindert, dass fehlerhafte Produkte zum Kunden gelangen, und unterstützt die Prozessverbesserung durch quantitative Daten zu Häufigkeit und Verteilung der Fehler. RODER Vision unterstützt Ingenieure mit anwendungsspezifischen Beleuchtungsempfehlungen, um die Erkennungsleistung von Anfang an zu optimieren.
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Beleuchtungsstrategien für SMD-Pick-&-Place-Roboter bei der Bestückung elektronischer Bauteile
Präzise LED-Beleuchtung ist der Schlüssel zu einer zuverlässigen Roboterführung beim SMD-Pick-&-Place. Erfahren Sie, wie Sie Ringbeleuchtungen, Durchlichtbeleuchtungen und Flachwinkel-Beleuchtungen für die Inspektionsprüfung der Bauteilplatzierung auf PCB auswählen.
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Dunkelfeldbeleuchtung: Aufdeckung von Oberflächenfehlern, die unter normaler Beleuchtung verborgen bleiben
Wie die Dunkelfeldbeleuchtung (Flachwinkelbeleuchtung) durch streifende Beleuchtung Kratzer, Risse, Gravuren und die Oberflächenstruktur von Metallen, Glas und Kunststoffen sichtbar macht.
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KI-gestützte industrielle Bildverarbeitung: Wie Deep Learning die Beleuchtungsanforderungen in der Prüfung verändert
Deep Learning verändert die industrielle Prüfung, dennoch bleibt die KI-gestützte Bildverarbeitung auf eine gleichbleibende, gut ausgelegte Beleuchtung angewiesen. Erfahren Sie, wie neuronale Netze die Beleuchtungsanforderungen verändern, warum die Qualität des Datensatzes bei der Lichtquelle beginnt und was KI-taugliche Beleuchtung in der Praxis bedeutet.