Współczesne systemy wizyjne w produkcji opon pozwalają na zapewnienie pełnej identyfikowalności (traceability) oraz precyzyjny odczyt kodów DOT i wymiarów już na etapie linii transportowej. Jest to kluczowy element optymalizacji procesów oraz kontroli jakości opon, gdzie największe wyzwanie stanowi bezbłędna identyfikacja czarnych, tłoczonych znaków na czarnym, gumowym tle. Rozwiązaniem, które redefiniuje skuteczność w tym obszarze, jest technologia Cognex SurfaceFX połączona z zaawansowanymi algorytmami Deep Learning OCR, gwarantująca niezawodność nawet przy wysokim tempie produkcji.
Skontaktuj się z nami! Nasi eksperci są gotowi, by pomóc Ci znaleźć idealne rozwiązanie wizyjne.
Producenci nowych opon mierzą się z problemem niskiego kontrastu oznaczeń DOT oraz wymiarów. Tradycyjne systemy wizyjne 2D często nie radzą sobie z poprawną segmentacją znaków, które kolorystycznie nie odróżniają się od podłoża.
Aby zweryfikować skuteczność naszych rozwiązań w szerokim spektrum, przeprowadziliśmy testy na zróżnicowanych referencjach opon dostępnych w naszych zasobach (testy wykonaliśmy na kilkudziesięciu oponach przeznaczonych dla naszej floty samochodów służbowyc). Pozwoliło to potwierdzić, że system jest gotowy na obsługę wielu modeli i rozmiarów opon bez konieczności kosztownego przezbrajania stanowiska, co jest kluczowe dla elastyczności nowoczesnych linii produkcyjnych.
Kluczem do sukcesu w tej aplikacji jest technologia Cognex SurfaceFX. W przeciwieństwie do standardowego oświetlenia, SurfaceFX wykorzystuje algorytm analizujący serię zdjęć wykonanych przy oświetleniu kierunkowym z czterech różnych stron.
Dzięki temu system tworzy obraz o wysokim kontraście, który izoluje cechy 3D (wypukłości napisów) od tekstury i koloru tła. Pozwala to na uzyskanie wyraźnych krawędzi znaków DOT, nawet jeśli guma jest fabrycznie nowa i posiada jeszcze mikropory lub pozostałości z formy wtryskowej.
Wdrożenie systemu wizyjnego bezpośrednio na linii transportowej wiąże się z rygorystycznymi wymaganiami mechanicznymi. Ponieważ technologia SurfaceFX bazuje na analizie cieni z czterech różnych kierunków, kluczowym parametrem jest ekstremalna precyzja pozycjonowania i rejestrowania zdjęć. W przypadku detalu będącego w ruchu, system wykorzystuje zestaw czterech kamer, z których każda rejestruje jeden obraz przy innym kącie padania światła. Następnie obrazy te są precyzyjnie składane w jedną mapę cech 3D.
Aby uniknąć błędów w nakładaniu obrazów (tzw. pixel misalignment), stabilność opony na transporterze musi być zachowana z dokładnością do części dziesiętnych milimetra. Nawet minimalne drganie, poślizg czy wibracja taśmy powyżej tej granicy sprawi, że złożony obraz będzie nieczytelny dla algorytmu Deep Learning OCR. W sytuacjach, gdzie linia nie gwarantuje idealnie płynnego posuwu, a priorytetem jest najwyższa skuteczność kontroli jakości, rekomendujemy rozwiązanie typu „krótki stop”. Zatrzymanie opony na ułamek sekundy pozwala jednej kamerze na wykonanie sekwencji czterech zdjęć przy zmiennym oświetleniu, co gwarantuje perfekcyjne spasowanie pikseli i niezawodność odczytu na poziomie bliskim 100%.
Po przetworzeniu obrazu przez SurfaceFX, dane trafiają do silnika Cognex VisionPro Deep Learning. W przeciwieństwie do klasycznego OCR, głębokie uczenie:
Skontaktuj się z nami – przeprowadzimy profesjonalne testy wykonalności i pomożemy dobrać parametry mechaniczne niezbędne do stabilnej pracy systemu SurfaceFX w Twoim zakładzie.