Erkennung von Oberflächenfehlern an Autositzen

Die Hersteller von Autositzen benötigen eine hochpräzise und hocheffiziente Oberflächenfehlererkennung, um die Produktqualität zu gewährleisten.Es besteht Handlungsbedarf, um die Probleme der Ermüdung, der Fehlinspektionen und der aufgrund manueller Erkennung versäumten Inspektionen anzugehen.Die Unternehmen hoffen, eine automatisierte Erkennung innerhalb des begrenzten Produktionslinienraums zu erreichen und gleichzeitig die Sicherheit der Mensch-Roboter-Kollaboration zu gewährleisten.Es wird eine Lösung benötigt, die schnell implementiert und an verschiedene Fahrzeugmodelle und Produktionsrhythmen angepasst werden kann.

1. Einsatz von kollaborativen Robotern, die mit 3D-Vision-Systemen und kundenspezifischen Endeffektoren ausgestattet sind, um eine umfassende Erfassung der Oberflächen von Autositzen zu erreichen.

2. Nutzen Sie KI-basierte Deep-Learning-Technologie, um aufgenommene Bilder zu analysieren und Fehler schnell und präzise zu identifizieren.

3. Integration kollaborativer Roboter in bestehende Produktionslinien zur Realisierung automatisierter Detektionsprozesse.

4. Bereitstellung kundenspezifischer Softwarelösungen zur Optimierung der Detektionspfade und zur Aufzeichnung von Daten.

1. Hochpräzise Erkennung: Die Kombination von kollaborativen Robotern mit 3D-Vision-Technologie ermöglicht die präzise Erkennung kleinster Defekte auf Sitzflächen.

2. Effiziente Produktion: Die automatisierte Erkennung steigert die Produktionseffizienz und verkürzt die Produktionszyklen.

3. Sicherheitsgewährleistung: Die Kraftmesstechnologie in kollaborativen Robotern gewährleistet die Sicherheit der Mensch-Roboter-Kollaboration.

4. Flexible Anpassung: Die Fähigkeit, Erkennungsprogramme schnell an unterschiedliche Fahrzeugmodelle und Produktionsanforderungen anzupassen.