Cognex Trevista® CI Dome

Erstklassige Bilderzeugung für AI-basierte Oberflächeninspektion

Der Trevista® CI Dome ist eine hardware- und softwarebasierte Bild und Inspektionslösung. Mit der Leistungsfähigkeit der VisionPro® Software verbessert der Trevista® CI Dome die Inspektionsprozesse von Teilen mit glänzenden oder matten Oberflächen. Das integrierte Trevista® Vision Werkzeug in VisionPro nutzt die patentierte „Shape from Shading“-Technologie Technologie zur schnellen Erstellung hochwertiger topografischer Bilder schnell. Verwenden Sie integrierte KI-basierte Bildverarbeitungswerkzeuge zur Analyse von Oberflächenfehlern Oberflächenfehler zu analysieren und kritische von kosmetischen Fehlern zu unterscheiden.

Die CI Trevista® Dome Lösung hilft dabei:

            • Senkung der Ausschussraten und Kosten
            • Inspektionszeiten zu verkürzen
            • Mehr Fehler schneller zu erkennen

Viele Shape from Shading Technologien beruhen auf Ringbeleuchtungen oder mehreren Balkenbeleuchtungen, die aufgrund schlechter Beleuchtungswinkel die Anzahl der Fehlerdetails einschränken.

Der Trevista® CI Dome liefert mehr Details, da er das Bauteil aus allen Winkeln beleuchtet und so mehr Fehler aufdeckt. Unter Verwendung einer Abfolge von Bildern aus verschiedenen Beleuchtungsquadranten erzeugt der patentierte Trevista® Shape from Shading-Algorithmus einen detaillierteren Satz zusammengesetzter Bilder mit höherer Qualität und Wiederholbarkeit, was einen robusteren Prüfprozess ermöglicht.

Graustufenbilder (L oben und unten) enthalten nur sehr wenige Informationen über die Oberflächenverformung. Tiefenbilder (R oben und unten) zeigen die relative Veränderung der Höhe oder Vertiefung der Oberfläche anhand der Pixelhelligkeit oder der Schattierungsintensität.

Hochdetaillierte Oberflächenvisualisierung

Hersteller nehmen oft einen größeren als den gewünschten Overkill ihrer Teile in Kauf, um die Qualitäts- und Durchsatzziele zu erreichen, was zu höherem Ausschuss und höheren Kosten führt. Das diffuse Licht der Kuppel fängt Lichtreflexionen aus jedem Winkel ein und beleuchtet konkave oder konvexe Formen effektiver, wodurch Informationen zur Oberflächenneigung genauer erfasst werden. KI-basierte Bildverarbeitungstools nutzen diese Informationen, um den Schweregrad von Oberflächenfehlern zu klassifizieren. Die Bewertung und Klassifizierung der Fehlerschwere trägt dazu bei, den Überschuss zu reduzieren, die Ausschussrate zu verringern und die Kosten zu senken.