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Fehlerstellenerkennung auf Linsen

Herausforderung

Ein Unternehmen fertigt hochwertige Artikel für die Kosmetikindustrie. Im Speziellen wird eine Kunststofflinse zur optischen Aufwertung eines Cremebehälters gefertigt.

  • Ziele: 
    • Es dürfen nur Objekte von höchster Qualität verbaut werden: Ohne Kratzer, Verunreinigungen, Einschlüsse, etc. 
    • Die Qualitätsprüfung soll automatisiert erfolgen (trotz für das menschliche Auge schwer zu erkennender Fehlerstellen)
  • Herausforderung: 
    • Prozess-​Unterschiede von Trainings-​ vs. Test-​Daten (Beleuchtung, Hintergrund)

Lösung

Bildererkennung durch Deep Neural Networks:

  • Installation einer Kamera und Erhebung von Bilddaten
  • Labeln von Bildern fehlerhafter Produkte (manuell)
  • Trainieren eines tiefen neuronalen Netzes
  • Implementation und Integration der Qualitätssicherung in die laufende Produktion

Nutzen

  • Automatisierung manueller, weniger „attraktiver“ Tätigkeiten
  • Erhöhung der Qualität der Endprodukte

Ihr Ansprechpartner

Dragan, Sunjka

Dragan Sunjka

Lead IT Consultant

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