Visuelle Qualitätsprüfung
Fehlerhafte Teile automatisch per Kamera erkennen.
Visuelle Qualitätsprüfung erkennt Oberflächenfehler, Maßabweichungen und Montagefehler mit Kamerasystemen und Bildverarbeitung. Sie ergänzt oder ersetzt manuelle Sichtprüfung an kritischen Stationen. Das erhöht Prüfgenauigkeit und Durchsatz gleichzeitig.
- Konsistente Prüfqualität unabhängig von Tagesform
- Höherer Durchsatz an Prüfstationen
- Lückenlose Dokumentation jeder Prüfung
übersehene Fehler
Prüfgeschwindigkeit
Amortisation
Prüfpersonalaufwand
Kalkuliert aus aktueller Fehlerdurchlaufquote und den Kosten manueller Prüfarbeitsplätze.
- 01
Fehlerkatalog erstellen
Relevante Fehlerbilder gemeinsam mit der Qualitätssicherung definieren.
- 02
Bilddatenaufnahme
Kamerasysteme an kritischen Prüfpunkten installieren.
- 03
Modelltraining
Bildmodelle mit gelabelten Gut- und Schlechtteilen trainieren.
- 04
Linienintegration
Prüfsystem in Taktzeit und Ausschleusung einbinden.
- 05
Kontinuierliches Nachtraining
Modell mit neuen Fehlerbildern laufend verbessern.
Schritte
Datenquellen
Stakeholder
Vom ersten Datenzugriff bis zum produktiven Betrieb – jeder Schritt liefert ein greifbares Zwischenergebnis.
Kamerabilder
Hochauflösende Aufnahmen der Prüfstationen.
Gelabelte Fehlerbilder
Historische Gut-/Schlechtteil-Beispiele.
MES-Auftragsdaten
Zuordnung von Prüfergebnissen zu Aufträgen.
3D-Scans
Maßhaltigkeit bei komplexen Geometrien.
Reklamationsdaten
Feedback zu tatsächlich entstandenen Fehlern.
Beleuchtungs- und Sensorparameter
Rahmenbedingungen für konsistente Bildqualität.
Qualitätsmanagement
Erhält objektive, dokumentierte Prüfergebnisse.
Produktionsleitung
Steigert Durchsatz ohne Qualitätseinbußen.
Prüfpersonal
Fokussiert sich auf komplexe Grenzfälle statt Routine.
Kunden/Vertrieb
Profitiert von gleichbleibend niedrigen Fehlerquoten.
Konsistente Prüfqualität unabhängig von Tagesform
Höherer Durchsatz an Prüfstationen
Lückenlose Dokumentation jeder Prüfung
Entlastung des Prüfpersonals von Routineaufgaben
Frühere Erkennung neuer Fehlerbilder
Mit sauberer Dateninfrastruktur wird dieser Use-Case schneller, günstiger und stabiler.
Skalierbare Bildverarbeitung für mehrere Linien parallel
Zentrale Verwaltung und Versionierung der Prüfmodelle
Schnelle Anbindung neuer Kamerastationen
Nachvollziehbare Prüfhistorie je Bauteil
Predictive Quality
Bilddaten verbessern die Vorhersage von Qualitätsproblemen.
Prozessparameter-Optimierung
Fehlerbilder liefern Hinweise auf ursächliche Parameter.
Digital Twin
Fehlerdaten fließen in die Simulation von Prozessvarianten ein.