Was wir prüfen

DEFEKTE & ANOMALIEN

Schnelle und zuverlässige Machine Vision Methoden

MABRI.VISION setzt eine Vielzahl von Methoden zur Erkennung von Defekten und Anomalien in Produkten und Materialien ein. Durch die Verwendung von Bildverarbeitungsalgorithmen ist es möglich Defekte wie Risse, Löcher, Poren, Grate oder Verformungen in Produkten oder Materialien zu erkennen. Auch die Verwendung von 3D-Sensoren kann dazu beitragen Defekte zu detektieren, die mit einer 2D Bildgebung nicht erkannt werden.

Auch die Verwendung von maschinellen Lernmethoden, wie beispielsweise der Einsatz neuronaler Netze sind eine Möglichkeit, um Defekte und Anomalien zu erkennen. Diese Methoden können trainiert werden, um Defekte und Anomalien aufgrund von Mustererkennung und Mustervergleich zu erkennen. Auch die Verwendung von Deep Learning Technologien kann dazu beitragen, die Erkennung von Defekten und Anomalien zu verbessern.

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Machine Vision Methoden, Prüfung, Strukturen, Oberflächen, Spanerkennung, Poren

Mikrofluidik-Strukturen

  • Erkennung von Partikeln, Haaren, Kratzern, Blasen
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Oberflächenprüfung

  • Erkennung von Kratzern
  • Verformungen
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Poren & Grate Metallbauteil

  • Erkennung von Poren
  • Erkennung von Gratbildung
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Rohr Spanerkennung

  • Erkennung von Spänen
  • Lage
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Defekte in Textilien

  • Anomalie-Erkennung in Textilien
  • Bestimmung Defektgröße
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Anomalien Lebensmittel

  • Erkennung von Fremdkörpern
  • Klassifizierung
  • Lage
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Oberflächendefekte Metall

  • Erkennung von Defekten durch Shape-from-Shading
  • Lage
  • Größe
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Defekte Schleifmittel

  • Erkennung von Anomalien auf strukturierten Oberflächen
  • Lage
  • Größe
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Flaschenhals Anomalien

  • Erkennung Suchbereich
  • Erkennung von Anomalien
  • Lage