Visuelles Qualitätsprüfungs- und intelligentes Sortiersystem für Betonblöcke
- QGM
- China
Das KI-gestützte Inspektionssystem von QGM kombiniert 2D/3D-Vision, Fehlererkennung, KUKA-Robotersortierung und Datenmanagement, um Oberflächenfehler zu identifizieren und fehlerhafte Betonblöcke automatisch zu entfernen.
I. Produktübersicht
Eine gleichbleibende Produktqualität hängt von der Erkennung von Fehlern und dem Zugriff auf die Prüfergebnisse ab. In der Betonwarenherstellung kann die automatisierte Sichtprüfung die Fehlererkennung standardisieren, während gespeicherte Prüfprotokolle Informationen für die nachfolgende Qualitätsprüfung liefern.
Das QGM Visual Quality Inspection & Intelligent Sorting System kombiniert KI-gestütztes Deep Learning, 2D/3D-Maschinensehen, robotergestützte Sortierung und Inspektionsdatenmanagement in einer integrierten Lösung.
Das System wurde für Betonblöcke, Pflastersteine und andere Betonprodukte entwickelt und erkennt häufige Oberflächenfehler wie Risse, abgeplatzte Kanten und Ecken, Farbunterschiede, Oberflächenverklebungen, Unebenheiten und andere Oberflächenunregelmäßigkeiten.
Hochauflösende Bildgebung und 3D-Oberflächenmessung liefern Inspektionsdaten für die KI-gestützte Fehlererkennung. Wird ein fehlerhaftes Produkt identifiziert, positioniert ein KUKA-Industrieroboter mithilfe von Bildverarbeitungssystemen das defekte Bauteil und ersetzt es durch ein einwandfreies Produkt.
Zusätzlich zur Inspektion und Sortierung zeigt das System die Inspektionsergebnisse in Echtzeit an und unterstützt die automatische Datenspeicherung, historische Abfragen und Qualitätsstatistiken.
Mithilfe dieser Funktionen können Hersteller die aufgezeichneten Inspektionsergebnisse im Rahmen ihrer routinemäßigen Produktionsqualitätsmanagementaktivitäten überprüfen.
II. Technische Spezifikationen
Parameter | Spezifikation |
Genauigkeit der Oberflächenebenheitsprüfung | ≤1 mm |
Sichtfeld bei Einzelscan | 1,5 m |
Minimale erkennbare Beschädigungen an Kanten oder Ecken | ≥10 mm |
Minimale detektierbare Oberflächenrissgröße | 10 × 1 mm |
Minimale erkennbare Farbabweichung oder Oberflächenhaftung | ≥5 mm |
Industrieroboter | WEINEN |
Maximale Kommissionierlast pro Arbeitsgang | ＜200 kg |
III. Technische Vorteile
1.Automatisierte Inspektion von Oberflächenfehlern
Das System kombiniert hochauflösende 2D-Bildgebung mit 3D-Oberflächenmessung zur Untersuchung sichtbarer Defekte und der Oberflächengeometrie.
Es dient dazu, Risse, abgeplatzte Kanten und Ecken, Farbunterschiede, Oberflächenverklebungen, Unebenheiten und andere Oberflächenunregelmäßigkeiten zu erkennen.
Mithilfe von Fehlermustern werden KI-basierte Deep-Learning-Algorithmen trainiert und optimiert, um Variationen bei Betonprodukttypen, Farben und Oberflächenstrukturen zu berücksichtigen.
2.Quantitative Oberflächenbewertung
Die 3D-Vision-Technologie misst die Oberflächengeometrie und quantifiziert Ebenheit und Oberflächenunregelmäßigkeiten.
Die vom System vorgegebene Genauigkeit bei der Prüfung der Oberflächenebenheit beträgt ≤1 mm, während das Sichtfeld bei einem einzelnen Scan 1,5 m beträgt.
Diese Parameter liefern definierte Referenzwerte für den Inspektionsprozess und unterstützen eine objektive Beurteilung der Oberflächeneigenschaften.
3.Automatische Aufzeichnung der Inspektionsergebnisse
Das System unterstützt die automatische Speicherung von Inspektionsdaten.
Die Führung von Inspektionsprotokollen dient als Referenz für die Überprüfung früherer Ergebnisse und die Untersuchung der Produktqualität im Zeitverlauf. Das System unterstützt zudem historische Abfragen, sodass gespeicherte Informationen zur Überprüfung abgerufen werden können.
4.Qualitätsstatistik für die Produktionsprüfung
Qualitätsstatistiken bieten eine Möglichkeit, Inspektionsergebnisse in einem strukturierten Format zu überprüfen.
Die Hersteller können die verfügbaren Inspektionsinformationen als Grundlage für ihre Qualitätsmanagementaktivitäten und Prozessüberprüfungen nutzen.
Das System liefert Daten zur Auswertung; die bereitgestellten Produktinformationen sehen keine automatische Ursachenanalyse oder automatische Anpassung der Produktionsparameter vor.
5.Inspektionsergebnisse im Zusammenhang mit der Robotersortierung
Das System verbindet Fehlererkennung mit bildbasierter Positionierung und robotergestützter Handhabung.
Ein mit einer Vakuumgreifvorrichtung ausgestatteter KUKA-Industrieroboter kann defekte Blöcke automatisch entfernen und durch einwandfreie Produkte ersetzen.
Durch diese Integration wird sichergestellt, dass die Rolle des Systems über die Anzeige von Inspektionsergebnissen hinausgeht und auch die automatisierte Bearbeitung identifizierter defekter Produkte umfasst.
6.Koordinierte Gerätesteuerung
Profinet Industrial Ethernet ermöglicht die Kommunikation und koordinierte Steuerung zwischen Bildverarbeitungssystem, Palettenhebemechanismus und Industrieroboter.
Der koordinierte Prozess unterstützt die Positionierung, Kommissionierung, Handhabung und Platzierung der Produkte innerhalb des konfigurierten Systems.
7. Flexibler Einsatz im Produktionsprozess
Je nach Herstellungsverfahren und Produktionslinienlayout kann das System nach dem Formen oder nach dem Aushärten installiert werden.
Die Inspektions- und Sortierkonfiguration kann an die Produktabmessungen, Fördermethoden und den verfügbaren Installationsraum angepasst werden.
Unterstützung des Qualitätsmanagements für Betonprodukte
Das QGM-System zur visuellen Qualitätsprüfung und intelligenten Sortierung kombiniert automatisierte Fehlerprüfung, robotergestützte Sortierung und Speicherung von Prüfdaten.
Die Echtzeitanzeige, die automatische Datensatzspeicherung, die Abfrage des Datenverlaufs und die Qualitätsstatistik unterstützen die Auswertung der Prüfergebnisse. Gleichzeitig verbinden die automatische Aussortierung fehlerhafter Produkte und der Austausch einwandfreier Produkte die Qualitätsprüfung mit der physischen Produkthandhabung.
Für eine technische Bewertung können Hersteller mit QGM ihre Inspektionsziele, Anforderungen an die Qualitätsberichterstattung, Produkttypen und die bevorzugte Einbauposition besprechen.
