Anwendungsfälle
Entdecken Sie, wie unsere AI Vision Systeme reale Herausforderungen in der Automobil- und Fertigungsindustrie lösen
Überblick
Die Vision Systeme von IUNA AI werden in einer Vielzahl von Anwendungen in der Automobil- und Fertigungsindustrie eingesetzt. Unsere KI-gestützten Lösungen adressieren kritische Herausforderungen in der Qualitätskontrolle und ermöglichen automatisierte Inspektionen mit beispielloser Genauigkeit und Effizienz.
Von der Schweißnahtinspektion bis zur optischen Zeichenerkennung lassen sich unsere Systeme nahtlos in bestehende Produktionslinien integrieren und sorgen für sofortige Verbesserungen der Qualität, Reduzierung der Kosten und Steigerung der betrieblichen Effizienz.
Schweißnahtinspektion
Unser KI-gestütztes Schweißnahtinspektionssystem erkennt und klassifiziert automatisch Defekte in Schweißnähten mit beispielloser Genauigkeit. Das System unterscheidet zwischen akzeptablen (I.O.) und fehlerhaften (N.I.O.) Schweißnähten und liefert sofortiges Feedback zur Optimierung Ihres Fertigungsprozesses.
- Erkennt Poren, Risse, Kerben und andere Schweißfehler
- 99,8% Genauigkeit bei der Fehlererkennung
- Echtzeit-Analyse und Feedback
- Nahtlose Integration in bestehende Produktionslinien
Anwesenheitsprüfung
Unser Anwesenheitsprüfungssystem verifiziert, dass alle erforderlichen Komponenten während des Montageprozesses korrekt installiert sind. Das System kann das Vorhandensein oder Fehlen von Muttern, Schrauben, Clips und anderen kleinen Komponenten mit hoher Präzision erkennen.
- Überprüft das Vorhandensein von Muttern, Schrauben, Clips und anderen Komponenten
- Verhindert kostspielige Montagefehler und Nacharbeit
- Hochgeschwindigkeitsinspektion, geeignet für die Integration in Produktionslinien
- Anpassbar für verschiedene Komponententypen und Montagekonfigurationen
Optische Zeichenerkennung (OCR)
Unser OCR-System liest und verifiziert Text, Codes und Seriennummern auf Komponenten und Baugruppen. Dies gewährleistet die Rückverfolgbarkeit während des gesamten Fertigungsprozesses und hilft bei der Einhaltung von Qualitätskontrollstandards.
- Liest Datumscodes, Seriennummern und Teilekennzeichnungen
- Stellt sicher, dass die richtigen Teile bei der Montage verwendet werden
- Erhält die Rückverfolgbarkeit während des gesamten Fertigungsprozesses
- Funktioniert mit verschiedenen Markierungsmethoden, einschließlich Lasergravur, Nadelprägen und Druck
Dimensionale Messung
Unser dimensionales Messsystem verwendet fortschrittliche Computer Vision, um zu überprüfen, ob Komponenten präzise Maßvorgaben erfüllen. Dies stellt sicher, dass Teile während der Montage korrekt zusammenpassen und Qualitätsstandards entsprechen.
- Misst kritische Dimensionen mit Submillimeter-Genauigkeit
- Inspiziert komplexe Automobilkomponenten, einschließlich Karosserieteile und Strukturelemente
- Identifiziert Abweichungen von CAD-Spezifikationen
- Liefert umfassende Messberichte für die Qualitätskontrolle
Oberflächenfehlererkennung
Unser Oberflächenfehlerkennungssystem identifiziert Unvollkommenheiten in lackierten Oberflächen, Metallveredelungen und anderen Materialien. Das System kann Kratzer, Dellen, Lackläufer und andere Defekte erkennen, die von menschlichen Inspektoren möglicherweise übersehen werden. (Bildquelle: Audi AG)
- Erkennt Kratzer, Dellen, Lackläufer und andere Oberflächendefekte
- Funktioniert mit verschiedenen Materialien, einschließlich lackierter Oberflächen, Metallveredelungen und Kunststoffen
- Identifiziert für das menschliche Auge unsichtbare Defekte
- Klassifiziert Defekte nach Typ und Schweregrad für gezielte Nacharbeit
Montageverifikation
Unser Montageverifikationssystem stellt sicher, dass komplexe Baugruppen korrekt zusammengesetzt werden. Das System überprüft, ob alle Komponenten vorhanden, korrekt positioniert und ordnungsgemäß verbunden sind.
- Verifiziert die korrekte Montage komplexer Komponenten
- Überprüft die ordnungsgemäße Verlegung von Kabeln und Schläuchen
- Stellt die korrekte Positionierung und Ausrichtung von Teilen sicher
- Identifiziert fehlende oder falsch installierte Komponenten
