Intelligentes TPU-Film-Fehlererkennungssystem
Basierend auf industrieller Bildverarbeitung und Deep Learning für die Echtzeit-Fehlererkennung in der TPU-Filmproduktion.
Herausforderungen der Branche
Traditionelle manuelle Stichproben decken nur 5-10 % ab, was zu Fehlern bei hoher Geschwindigkeit führt.
Mikrodeffekte (0,1 mm) in transparentem TPU-Film sind für das menschliche Auge schwer stabil zu erkennen.
Fehlende digitale Aufzeichnungen erschweren die Analyse von Fehlertypen und Prozessoptimierung.
Technische Architektur & Lösung
Bilderfassung
Basler Industriekameras + spezialisierte Beleuchtung erfassen hochauflösende Bilder des TPU-Films.
Edge-Computing
Hochleistungs-Industrie-PCs (i7 + RTX) verarbeiten Bilddaten in Echtzeit mit geringer Latenz.
KI-Inferenz-Engine
Deep-Learning-Modelle (YOLO v8) identifizieren zuverlässig Kristallpunkte, schwarze Flecken und Kratzer.
Anwendungsinteraktion
Echtzeit-Warnungen, visuelle Fehlerkarten und Berichte für Produktionsentscheidungen.