Verschiedenste Bedingungen in der Produktion stellen die optische Qualitätssicherung vor unterschiedliche Herausforderungen. In den meisten Fällen können diese durch den Einsatz einer automatisierten Lösung überwunden werden. Spielt jedoch Temperatur eine Rolle bei der Herstellung oder Qualitätskontrolle eines Produktes, so reichen die Möglichkeiten herkömmlicher Kameras zur automatisierten Bildanalyse nicht mehr aus. Hier kommt eine Wärmebildkamera zur Infrarot-Bildauswertung ins Spiel.
Infrarot-Qualitätssicherung bietet die Möglichkeit optischer Kontrolle trotz schwieriger Bedingungen zur Bildverarbeitung. Wo herkömmliche Kameras und das menschliche Auge an ihre Grenzen stoßen, können Wärmebildkameras noch immer eine zuverlässige Fehlererkennung bieten. In der Metallindustrie können IR-Kameras beispielsweise zur Prüfung von Schmelzöfen benutzt werden.
Unabhängig vom zu kontrollierenden Werkstoff kann eine Qualitätssicherung durch Infrarot-Kameras in jeder Produktion zum Einsatz kommen. Mittels einer Infrarot-Lampe werden hierbei die zu prüfenden Oberflächen angeregt und durch eine Kamera wird das entsprechende Wärme-Echo der angeregten Beschichtung sichtbar gemacht. Auf diese Weise kann die Qualitätskontrolle zuverlässig Fehler, wie beispielsweise ineffiziente Zellen eines Solarpanels oder unpassende Materialmengen im Schmelzofen, erkennen.
Mit Hilfe von Deep Learning Algorithmen ist es möglich, herkömmliche Infrarot-Bildanalyse auf den Stand moderner Industrie zu heben. Daraus resultiert eine schnelle und kosteneffiziente Projektrealisierung bei hoher Erkennungsrate, welche einfach In-Line in die Industrie integriert werden kann.
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