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Selbstlernende AI-Kamera für intelligente Kontrollen – schnell, präzise, zuverlässig!

Turck Intuitive Vision (TIV)

Turck Intuitive Vision (TIV)

Turck Intuitive Vision (TIV) revolutioniert anspruchsvolle industrielle Anwendungen wie Qualitätskontrolle, Kitting und mehr durch einfache Inbetriebnahme und selbstlernende Funktionen. Die leistungsstarke, KI-basierte All-in-One-Vision-Lösung lernt anhand von Applikationsbildern, worauf es beim Sollzustand ankommt. So erkennt sie Produktionsfehler oder unvollständige Kits – ohne aufwendige manuelle Regeldefinition. Erleben Sie schnellere Inspektionen, fehlerfreies Kitting und mehr und testen Sie TIV in Ihrer konkreten Aufgabe.

AI-Kamera sichert fehlerfreies Kitting

AI-Kamera sichert fehlerfreies Kitting

TIV-Kamera nutzt maschinelles Lernen, um Objekte zu erkennen und die korrekte Zusammenstellung von Sets zu überprüfen


Benefits:

  • Hohe Produktivität durch minimale Fehler und Nacharbeit
  • Hohe Flexibilität bei wechselnden Sets, da mehrere Set-Konfigurationen eingelernt werden können 
  • Schnelle Rückmeldung aufgrund leistungsstarker Hardware 
  • Einfache Integration ohne Programmieraufwand 
  • Kostengünstiger als vollautomatisierte Systeme mit Robotern

Herausforderung

In Kommissionier- und Packprozessen, dem sogenannten Kitting, stellen Mitarbeitende Sets aus verschiedenen Komponenten zusammen. Dabei passiert es, dass Sets durch menschliche Fehler inkorrekt bestückt werden. Das verursacht neben Frust und Imageschaden auch hohe Kosten für die Nachsendung fehlender Teile. Vollautomatisierte Prozesse rechnen sich hier in vielen Anwendungen aufgrund von mangelnden Stückzahlen oder wegen der notwendigen Flexibilität nicht. Man benötigt daher ein Kamera-System, dass das Set in kürzester Zeit prüft und freigibt.

Lösung

Das KI-Kamerasystem TIV wird ganz einfach mit einem Set an Trainingsbildern eingelernt, weshalb eine aufwendige Regeldefinition vollständig entfällt. Nach dem Training erkennt die Kamera die gelernten Objekte zuverlässig und prüft, ob deren Zusammenstellung dem definierten Soll-Zustand entspricht. Selbst kleinste Unterschiede im Millimeterbereich oder visuell ähnliche Komponenten werden präzise erkannt, unabhängig von deren Position oder Anordnung. Auch mehrere korrekte Varianten lassen sich problemlos einlernen. So können Mitarbeitende beispielsweise zwei unterschiedliche Sensor-Kits für M12- und M18-Sensoren definieren und sicherstellen, dass kein falsches Zubehör ausgeliefert wird. Das Prüfergebnis – IO (in Ordnung) oder NIO (nicht in Ordnung) – wird über einen klassischen Digitalausgang direkt an die SPS, Visualisierungssysteme oder andere Steuerungseinheiten übermittelt. So wird die TIV-Kamera zur intelligenten Qualitätskontrolle direkt an der Edge – schnell, zuverlässig und einfach integrierbar.

AI-Kamera garantiert fehlerfreie Bestückung

AI-Kamera garantiert fehlerfreie Bestückung

Per Difference Check erkennt die KI-gestützte Kamera TIV zuverlässig Fehler in Montageprozessen – intuitive Inbetriebnahme ohne Programmierung


Benefits:

  • Einfache Integration in bestehende Prozesse ohne komplexe Programmierung
  • KI-gestützte Fehlererkennung, die mehr sieht als das menschliche Auge
  • Schnelles Einlernen schon ab 10 Bildern pro Zustand garantiert hohe Flexibilität bei Produktwechseln 
  • Klare IO/NIO-Ausgabe und Rückmeldung an die SPS

Herausforderung

Bei der Endmontage an Handarbeitsplätzen müssen oft zahlreiche Prüfpositionen auf Produkten kontrolliert werden. Dabei können an jeder Position unterschiedliche Zustände korrekt sein, wie z. B. das Vorhandensein oder die korrekte Positionierung von Bauteilen. Wenn kostspielige Nacharbeit und Ausschuss minimiert werden sollen, muss die korrekte Bestückung bereits während der Produktion automatisiert überprüft werden. Dabei ist es wichtig, dass die Komplexität der Prüfaufgabe nicht die Komplexität der Inbetriebnahme der Qualitätskontrolle bestimmt.

Lösung

Der Difference Check mit TIV ermöglicht das Einlernen von Objekten mit mehreren Prüfregionen (ROIs). Das neuronale Netz der TIV wird trainiert, indem Min. 10 als gut (OK) klassifizierte Bilder sowie min. 10 'falsche' (NOK) Bilder eingelernt werden. Die Regeln dahinter ermittelt die Kamera selbst. Sie erkennt Abweichungen in den Prüfregionen und gibt das Ergebnis über eine SPS-Schnittstelle aus. Ein Bild gilt als IO, wenn alle Prüfregionen korrekt sind, andernfalls als NIO. Ein gleichbleibender Hintergrund ist essenziell, da dieser mit eingelernt wird und zur Objekterkennung beiträgt. Die Kamera bewertet jede Prüfregion einzeln und ermittelt daraus das Gesamtergebnis. Bei fehlerhaften Prüfregionen wird ein NIO-Signal ausgegeben, das z. B. eine Signalleuchte aktiviert oder die Ausschleusung des Produkts veranlasst. Das Personal wird visuell informiert und kann entsprechend reagieren.

AI-Vision live erleben – testen Sie TIV!

Sie wollen wissen, was unsere intelligente Vision-Lösung wirklich kann? Dann schicken Sie uns einfach Bildmaterial aus Ihrer Applikation – unsere Kameraexperten analysieren Ihre Anforderungen und führen kostenlos einen individuellen Machbarkeitstest mit TIV durch. So sehen Sie konkret, wie die TIV den Unterschied macht: schnell, präzise und zuverlässig.

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Über Turck

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Turck ist globaler Partner für die Fabrik-, Prozess- und Logistikautomation in zahlreichen Branchen. Mit seinen digital vernetzbaren Lösungen für effiziente Automationssysteme unterstützt das Familienunternehmen die digitale Transformation und gehört zu den Wegbereitern von Industrie 4.0 und IIoT. Automationslösungen von Turck unterstützen Rentabilität, Effizienz und Nachhaltigkeit von Maschinen und Anlagen.

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