KI-fähige Erkennungslösung zur Identifizierung von Autoteilen in einer Umgebung mit extremen Temperaturen für einen globalen Top-20-Automobilteilehersteller

Unser Kunde musste Wärmetauscherteile identifizieren, während diese auf dem Förderband von mehreren Produktionsstationen durch einen Lötofen mit einer Temperatur von über 600° Celsius wanderten. Sobald ein Teil den Ofen durchläuft, verbrennt jede Form von herkömmlicher ID wie RFID (Radiofrequenz-Identifikation) oder Strichcode, so dass es unmöglich ist, das Teil zu identifizieren und es zur Weiterverarbeitung an die entsprechende Station zu leiten.

Darüber hinaus werden spezielle Rahmen verwendet, um die Wärmetauscher vor Beschädigungen zu schützen, während sie sich auf dem Förderband befinden. Es ist hierbei wichtig, die Anzahl der Durchläufe jedes Rahmens durch den Ofen zu erfassen, um eine regelmäßige Reinigung und Wartung zu ermöglichen.

Unsere Aufgabe bestand darin, eine Form der Kennzeichnung zu entwickeln, die nicht nur extremer Hitze, sondern auch mehreren Zyklen standhält. Um dies zu erreichen, schufen wir eine KI-fähige Erkennungslösung, welche Metall-Lochkarten (unser Produkt Heat ID) lesen konnte. Unsere Lösung identifiziert die Karten trotz der unvermeidlichen Beschädigung durch die Hitze und der Tatsache, dass sich die (am Produkt befestigte) Karte, in ständiger Bewegung befindet. Darüber hinaus verfolgt unser System jeden Rahmen und steuert dessen Bewegungsrichtung.

Wir haben auch eine vorausschauende Wartung integriert, die verschiedene "Gefahren" abschätzt (z.B. die Exposition der Kameras gegenüber extremen Bedingungen, wechselndes Licht, fehlerhafte Kommunikation mit dem Förderband) und Warnmeldungen generiert, damit die Mitarbeiter im Ernstfall Maßnahmen ergreifen können.

Highlights

  • Identifikationsgenauigkeit der Wärmetauscherteile über 99%, trotz extremer Verarbeitungsbedingungen (600° Celsius Lötofen) und kontinuierlicher Bewegung.
  • Genaue Echtzeit-Positionierungsdaten für jedes der Hunderte von Einzelrahmen auf dem Förderband.
  • Signifikante Reduzierung der Produktionsausfallzeiten durch vorausschauende Wartung.
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