Wir haben es uns daher zur Aufgabe gemacht, Ihnen die bestmögliche Support für Ihre Applikation zu bieten und mit Ihnen zusammenzuarbeiten, um die richtige Hardware und Software zu finden.

1. Verbessern Sie Präzision und Zuverlässigkeit mit Computer Vision:

Industriekameras bieten eine hohe Genauigkeit und Zuverlässigkeit bei der Aufnahme hochauflösender Bilder. Bei der Reifeninspektion ermöglichen sie die detaillierte Erkennung von Oberflächenfehlern wie Rissen, Dellen oder Unregelmäßigkeiten im Profil. Unsere Kameras sind auf eine lange Lebensdauer ausgelegt. Deshalb ist die 3-Jahres-Garantie für uns selbstverständlich. Auch die langfristige Verfügbarkeit unserer Kameras ist uns sehr wichtig. Deshalb können Sie bei uns auch Jahre später ein bestimmtes Modell erwerben.

2. Schnelligkeit und Effizienz bei der Reifeninspektion:

Im Gegensatz zu manuellen Inspektionsmethoden ermöglicht der Einsatz von Industriekameras eine schnelle und systematische Erkennung von Reifenoberflächen. Die automatische Bildverarbeitung und -analyse reduziert den Zeitaufwand für die Inspektion erheblich und erhöht die Produktionsgeschwindigkeit. Darüber hinaus ist es möglich, die Etiketten der Reifen zu erkennen und produktspezifische Ergebnisse in einer Datenbank zu speichern.

Für eine Produktionscharge lässt sich genau feststellen, welche Reifen fehlerhaft waren und welche Prüfvorgänge während der Produktion stattgefunden haben.

Das bedeutet, dass mehrere Schritte gleichzeitig mit einem Machine Vision-System durchgeführt werden können: Einerseits kann eine detaillierte Fehlererkennung erfolgen und andererseits können die Ergebnisse im System gespeichert werden, wodurch intralogistische Prozesse beispielsweise erheblich vereinfacht und beschleunigt werden.

3. Automatisierung und Fehlererkennung:

Der Einsatz von Industriekameras bei der optischen Reifeninspektion ermöglicht eine vollständige Automatisierung des Inspektionsprozesses. Fortschrittliche Bildverarbeitungsalgorithmen ermöglichen die automatische Erkennung und Klassifizierung von Defekten ohne menschliches Eingreifen. Dies verringert das Risiko menschlicher Fehler. Die Produktion ist oft ebenfalls halbautomatisiert. Ein einzelner Bediener kann mehrere Machine Vision überwachen und gleichzeitig mehrere Produktionslinien steuern.

4. Kostensenkung und wirtschaftliche Rentabilität:

Durch zahlreiche industrielle Automatisierungsprozesse ist es uns in den letzten Jahren gelungen, gemeinsam mit unseren Kunden viele Kosten einzusparen. Kameragestützte Systeme ermöglichen Ihnen die Automatisierung von Produktionsschritten und Qualitätskontrollen. Dadurch werden verschiedene Produktionsschritte vereinfacht. Auch dem Fachkräftemangel können Sie entgegenwirken und beispielsweise mehrere Produktionslinien an einem Ort auf Monitoren inspizieren. Das System könnte Fehler automatisch erkennen und protokollieren. Dies spart vielen Kunden Arbeitszeit und reduziert die Stillstandzeiten der Anlage bei Störungen drastisch. Die Investitionskosten der automatisierten Systeme haben sich somit schnell amortisiert.

Kundenfall: Reifeninspektion mit Machine Vision

Wir haben kürzlich einen Kunden mit einer ähnlichen Applikation unterstützt. Optische Fehlererkennung und Barcode-Erkennung waren für sie sehr wichtig. Wir haben die Applikation in einem Online-Meeting besprochen und sind zu folgender Lösung gekommen.

Kamera Auswahl

Wir haben uns schnell entschieden, mehrere Kameras zu verwenden, um verschiedene Perspektiven einzufangen. Um alle Reifengrößen fotografieren zu können, haben wir ein möglichst großes Sichtfeld gewählt. Die üblichen Reifengrößen reichen bis 22 Zoll, was etwa 55 cm entspricht.

Mit einem kleinen Rand um die Kanten haben wir den Sichtbereich auf 70x70 cm eingestellt. Aufgrund verschiedener Standardvorschriften wünschte sich unser Kunde eine Systemauflösung von 0,1 mm/Pixel. Dies führte zu einer erforderlichen Auflösung von 49 Megapixeln. Unsere MARS-5000-24GTC ist in diesem Fall die perfekte Wahl. Die Kamera hat ein Sensorformat von 1:1, was ideal für die Reifeninspektion ist. Dieses Kamera liefert bis zu 24 FPS, sodass das Förderband während der Produktion so schnell wie zuvor laufen kann.

Industrielle Objektiv Auswahl 

Bei der Auswahl des industriellen Objektiv war es uns wichtig, so nah wie möglich an die Reifen heranzukommen. Wir wollten die Größe des Systems nicht drastisch erhöhen. Daher wählten wir die kleinste verfügbare Brennweite für ein F-Mount Objektiv. Mit einer Brennweite von 25 mm und dem gewünschten Sichtfeld von 700x700 mm wurde der endgültige Arbeitsabstand auf 800 mm berechnet.

Machine vision Beleuchtungsauswahl

Für die Machine Vision Beleuchtung haben wir uns für unsere klassischen Balkenlichter entschieden. Wir haben insgesamt 4 Balkenlichter in die Maschine integriert. Beim Bau des Prototyps konnte der Winkel und die Position der Lichter leicht geändert werden, um die beste Einstellung zu finden. Unsere Beleuchtungsexperten haben uns in diesem Fall sehr geholfen.

Eine Kamera untersuchte das Profil der Reifen. Hier wurde eine sehr präzise Fehlererkennung durchgeführt. Zum Beispiel wurden Risse und Farbfehler erkannt. Eine weitere Kamera führte die optische Fehlererkennung durch. Das Förderband der Maschine verwendete einen Neigemechanismus, um den Reifen zu drehen, sodass auch die andere Seite inspiziert werden konnte. Darüber hinaus wurde der Barcode erkannt und der Reifen in das System eingegeben. Aufgrund der unterschiedlichen Positionierung der Codes und der Struktur der Reifen ist es oft sinnvoll, mehrere Kameras zu verwenden, da ansonsten eine vollständige Sicht nicht möglich ist.

Computer Vision Softwareauswahl

Wir haben dasselbe Kamera gewählt, da es die Softwareintegration mit Zebra Aurora. vereinfachte. Mit dieser Software konnte unser Kunde die Software mithilfe eines Dropdown-Menüs an seine Bedürfnisse anpassen. Die Software war auch in der Lage, mit ihren internen Datenbanken zu kommunizieren. Die Intralogistikprozesse konnten in die Software integriert werden.

Wir haben den Kunden während der Gestaltung des Prototyps unterstützt und Ratschläge zu mehreren notwendigen Änderungen während der Evaluierungsphase gegeben. Wir konnten die Machine Vision-Komponenten immer schnell an den Kunden senden. Das bedeutete, dass die Testphase nicht unnötig verlängert wurde.

"Selbst nach der Testphase konnten wir die Machine Vision Kameras und Linsen sowie die Software schnell bereitstellen. Jetzt werden viele der Standorte des Kunden in Europa mit Machine Vision versorgt. Schnelle Lieferung und guter Support sind uns sehr wichtig."

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sich der Einsatz von Industriekameras in der Produktion auszahlt. Besonders in der Reifenproduktion ist ein bildgestütztes Automatisierungssystem ideal, um Ihre Produktion weiterzuentwickeln. In diesem Fall müssen Barcodes gelesen, Fehler erkannt und die Kennzeichnung auf den Reifen identifiziert werden. Das bedeutet, dass es viele mögliche Fehlerursachen gibt, die jedoch alle an einem Ort mit Hilfe von Computer Vision überprüft werden können. Dies reduziert die Arbeitszeit in Ihrer Produktion und die Fehler werden präzise protokolliert. So können Sie Ihre Effizienz trotz eines hohen Produktionsvolumens steigern.

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