Lesen geprägter Zeichen zur frühzeitigen Erkennung falsch gelesener Teilenummern

Ein gedrucktes Zeichen besteht aus Tinte, die sich vom Hintergrund abhebt. Bei geprägten Zeichen gibt es diesen Vorteil nicht, da die Markierung aus demselben Material wie das Teil besteht. Ihre Kanten werden nur durch Schatten und Glanzlichter sichtbar; ein geringer Kontrast ist daher der Normalzustand, nicht die Ausnahme. Beleuchtungswinkel, Oberflächenbeschaffenheit und Abnutzung verändern das Bild, das die Kamera von Teil zu Teil aufnimmt. Deshalb steht das Beleuchtungsdesign an erster Stelle und das Lesemodell an zweiter.

Gerichtetes Licht aus einem flachen Winkel funktioniert meist am besten, da es auf einer Seite jedes Strichs Schatten wirft und die andere hervorhebt. Diffuses Licht lässt erhabene Zeichen oft verwaschen erscheinen. Der optimale Winkel hängt von der Strichtiefe, der Oberflächenbeschaffenheit und der Form des Teils ab und wird daher bei einem Testlauf mit Ihren Teilen ermittelt. Bei schwierigen Oberflächen kann der Einsatz mehrerer, nacheinander geschalteter Lichtquellen helfen. Sobald die Beleuchtung eingestellt ist, bleibt sie fixiert, damit jedes Teil auf die gleiche Weise erfasst wird.

Ja. Nadelprägungen bestehen aus einzelnen Vertiefungen, daher lernt das Modell, ein Zeichen anhand eines Punktmusters statt durch durchgehende Striche zu lesen. Das Lesen von graviertem Text funktioniert bei gefrästen oder lasergravierten Rillen auf die gleiche Weise. Beide werden mit Beispielen Ihrer Markiergeräte trainiert, einschließlich flacher und ungleichmäßiger Markierungen, die durch den Verschleiß von Nadeln und Werkzeugen entstehen.

Chargenbedingte Schwankungen bei Gussqualität, Legierung, Beschichtung oder Werkzeugverschleiß verändern das Erscheinungsbild von Markierungen. KOMPASS wird mit Beispielen aus verschiedenen Chargen trainiert, sodass normale Abweichungen Teil des Lernprozesses sind. Wenn ein neuer Lieferant oder ein neues Material das Erscheinungsbild deutlich verändert, wird das Modell mit einem kleinen Satz neuer Bilder nachgeschult, anstatt es von Grund auf neu zu programmieren. Da die Nachschulung als Routine geplant ist, führt ein Lieferantenwechsel nicht zu langen Stillstandzeiten.

Ja, bei geeigneter Bereitstellung. Markierungen auf gekrümmten Oberflächen, wie Gehäusen, Wellen oder Reifenflanken, werden erfasst, während die Markierung zur Kamera zeigt – manchmal während das Teil rotiert. Das Bild wird vor dem Lesen begradigt, sodass Zeichen entlang einer Kurve in der richtigen Reihenfolge gelesen werden können. Bei sehr engen Kurven kann eine zweite Kamera oder ein Rotationsschritt erforderlich sein. Durch Rotation kann eine Kamera zudem Markierungen lesen, die teilweise um ein Teil herum verlaufen.

Die automatische Erkennung ersetzt die manuelle Eingabe, bei der ein Bediener eine gestempelte Nummer in ein System überträgt und dabei gelegentlich Ziffern vertauscht oder falsch liest. Jedes Messergebnis wird direkt mit Bild und Zeitstempel an Ihr Rückverfolgbarkeits- oder Produktionssystem übermittelt. Dies unterstützt die Seriennummernverfolgung während der Montage, bei Garantieansprüchen und Audits mit dem Nachweis, dass jede Markierung tatsächlich gelesen wurde. Zudem entfällt die Zeit, die Bediener mit dem Abschreiben von Nummern verbringen, wodurch sie für Aufgaben frei werden, die menschliches Urteilsvermögen erfordern.

Guss-Teilenummern, Kavitätsnummern und Datumsräder auf Form- oder Gussteilen sind häufige Anwendungen. Sie identifizieren das Werkzeug, die Kavität oder das Produktionsdatum, an dem das Teil gefertigt wurde – wertvolle Informationen, wenn ein Fehler zurückverfolgt werden muss. Die Erkennung gestempelter Zeichen kann diese Markierungen lesen, sodass Fehler ohne manuelle Sortierung einem bestimmten Werkzeug oder einer Form zugeordnet werden können.

Senden Sie uns eine Auswahl markierter Teile, einschließlich abgenutzter, flacher und schwer lesbarer Beispiele, zusammen mit dem Format der jeweiligen Markierung. Teilen Sie uns mit, wie die Teile bereitgestellt werden, wie hoch die Taktzeit ist und wohin die Messergebnisse gesendet werden sollen. Auf dieser Basis können wir die Beleuchtung, die Bereitstellung und das Training für das Lesen geprägter Zeichen auf Ihrer Linie bewerten. Abgenutzte Beispiele sind besonders wichtig, da sie zeigen, wie die Erkennung gegen Ende der Standzeit eines Werkzeugs funktioniert.