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KI Unterstützung von Vision-Sensoren für mehr Prozesssicherheit

Bewertungskriterien für stabile Abfragen
KI Unterstützung von Vision-Sensoren für mehr Prozesssicherheit

KI Unterstützung von Vision-Sensoren für mehr Prozesssicherheit
Künstliche Intelligenz führt beim Einrichtungsprozess der neuen Modellreihe IV2 zu sehr hoher Prozesssicherheit in Kombination mit einer einfachen Einstellung. Foto: Keyence

Künstliche Intelligenz führt beim Einrichtungsprozess der neuen Modellreihe IV2 von Keyence zu sehr hoher Prozesssicherheit in Kombination mit einer einfachen Einstellung. Der Vision-Sensor benötigt ein Gut- und ein Schlechtbauteil und legt selbstständig Bewertungskriterien fest, die eine stabile Abfrage gewährleisten. Durch eine automatische Registrierung der Produkte mit unterschiedlichen Belichtungsintensitäten (von Unter- bis Überbelichtung) ist das System von sich aus deutlich unabhängiger gegen Fremdlichteinwirkungen als herkömmliche Vision-Sensoren. Ebenso unterstützend wirkt hierbei ein speziell entwickelter Algorithmus, der Störlichteinflüsse minimiert.

Sie profitieren somit von Zeit- und Kosteneinsparungen:

  • Reduzierte Einrichtzeit
  • Höhere Verfügbarkeit der Anlage durch erhöhte Prozesssicherheit
  • Höhere Qualität durch schnelles Nachlernen neu auftretender Fehlerbilder
  • Kein Produktionsausfall durch Warten auf Vision-Spezialisten
  • Unabhängiger bei Umgebungslichtschwankungen als herkömmliche Vision-Sensoren

Selbst im laufenden Betrieb können neue Fehlerbilder einfach und schnell registriert werden, so dass diese direkt mit in die Auswertung einfließen. Sollten lieber Werkzeuge selbst eingestellt oder die Abfrage weitergehende Informationen erfordert, wie XY-Koordinatenausgabe und Drehwinkel für robotergestützte Anwendungen, bietet der Vision-Sensor selbstverständlich die Möglichkeit, alle nötigen Abfragekriterien selbst zu bestimmen.

productronica, Stand A2-277

www.keyence.de

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