KI-Lösung von LMI
Unsichtbare Defekte erkennen - ohne Cloud-Abhängigkeit, CAD-Modelle oder komplexe Schwellenwerte
KI-gestützte Anomalieerkennung direkt an der Produktionslinie
STEMMER IMAGING bietet die KI-Lösung von LMI. Sie verarbeitet Daten direkt am Entstehungsort und kombiniert drei Schlüsselkomponenten für eine außergewöhnlich präzise Defekterkennung:
- Gocator 3D Smart Sensoren - Hochpräzise Profildatenerfassung
- GoMax ORIN Edge-Prozessoren - Fortschrittliche KI-Verarbeitung an der Edge
- GoPxL Anomaly Detector Software - Intelligente Defekterkennung ohne Programmierung
Diese komplette Lösung arbeitet Edge-basiert direkt an der Anwendung und ohne Cloud-Abhängigkeit und ermöglicht die Echtzeit-Defekterkennung direkt in Ihrer Produktionslinie.
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Wichtige technische Spezifikationen
Gocator 3D Smart Sensoren
| Merkmal | Spezifikation |
|---|---|
Auflösung |
Bis zu 2,5 Mikrometer (modellabhängig) |
Abtastrate |
Bis zu 20 kHz (Gocator 2500 Serie) |
Sichtfeld |
10 mm bis 2 m (modellabhängig)) |
Datenpunkte/Profil |
Bis zu 4192 Punkte (Gocator 2600 Serie) |
Laseroptionen |
Klasse 2, 3R, 3B (blau 405 nm oder rot 660 nm) |
Schnittstelle |
Gigabit Ethernet |
Industrieprotokolle |
PROFINET, Modbus, EtherNet/IP, ASCII |
Umweltbewertung |
IP67 abgedichtetes Aluminiumgehäuse |
Empfohlene Modelle nach Anwendung
- Hochauflösende Anforderungen - Gocator 2610 (2,5μm Auflösung)
- Hochgeschwindigkeitsanwendungen - Gocator 2520 (bis zu 20 kHz)
- Breites Sichtfeld - Gocator 2690 (bis zu 2m Abdeckung)
Fortschrittliche Line Confocal Lösungen für Anwendungen, die Submikron-Präzision erfordern
Für Anwendungen, die außergewöhnliche Oberflächendetailerfassung oder Mehrschicht-Inspektion erfordern, integrieren sich die LMI Gocator 4000 und 5500 Line Confocal Sensor-Serien nahtlos mit dem GoMax ORIN und GoPxL Anomaly Detector.
Die Gocator 4000 Serie bietet koaxiale Line Confocal-Technologie mit herausragendem Winkelbereich (bis zu ±85 Grad) und nullem Schatteneffekt, ideal für Halbleiter- und Elektronikkomponenteninspektion.
Die Gocator 5500 Serie bietet Mehrschichtfähigkeiten und generiert gleichzeitig 3D-Topographie-, 3D-Tomographie- und 2D-Intensitätsdaten für transparente Materialien und komplexe Strukturen.
GoMax ORIN Edge- Prozessoren
| Merkmal | GoMax ORIN | GoMax ORIN+ |
|---|---|---|
Rechenleistung |
100 TOPS |
200 TOPS |
CPU |
8-Kern NVIDIA Arm® Cortex®-A78AE |
12-Kern NVIDIA Arm® Cortex®-A78AE |
GPU |
1024 CUDA-Kerne, 32 Tensor-Kerne |
1792 CUDA-Kerne, 56 Tensor-Kerne |
Speicher |
16 GB LPDDR5 |
32 GB LPDDR5 |
Speicherplatz |
128 GB SSD |
512 GB SSD |
Konnektivität |
5x GigE-Ports |
4x GigE-Ports |
Betriebstemperatur |
-15°C bis 60°C |
-20°C bis 55°C |
Montagemöglichkeiten |
DIN-Schiene oder Wandmontage |
DIN-Schiene oder Wandmontage |
GoPxL Anomaly Detector Software
- Trainingsmethoden: 2D-Intensitätskarte oder 3D-Höhenkarten-Training
- Trainingsanforderungen: Typischerweise 10-20 gute Proben, 5-10 defekte Proben
- Datenerweiterung: Synthetische Defektgenerierung reduziert Probenanforderungen
- Erkennungsfähigkeiten: Oberflächenanomalien, geometrische Abweichungen, Texturunregelmäßigkeiten
- Leistung: Echtzeiterkennung bei Produktionsgeschwindigkeiten
- Integration: Standard-Industrieprotokolle (EtherNet/IP, PROFINET, Modbus)
- Lizenzierung: Lizenzierter LMI-Dongle erforderlich für LIVE-Betrieb (lizenzfreie Auswertung im REPLAY-Modus)
Leistungsmetriken
Inspektionsfähigkeiten
- Minimal erkennbare Merkmalsgröße: Bis zu 2,5 Mikrometer
- Erkennungsgenauigkeit: Typischerweise 90-99,8% (anwendungsabhängig)
- Verarbeitungsgeschwindigkeit: Echtzeit bei Produktionsliniengeschwindigkeiten
- Inspektionsdurchsatz: Bis zu 20.000 Teile pro Stunde (anwendungsabhängig)
Systemintegration
- Kommunikation: EtherNet/IP, PROFINET, Modbus TCP, TCP/IP, RS-485
- I/O: Hochgeschwindigkeits-Triggereingang, Pass/Fail-Ausgänge, Encodereingänge
- Integrationsarchitektur: Direkte Sensor-zu-GoMax oder Mehrfachsensornetzwerk über Master-Hub
Branchenspezifische Leistung
| Branche | Technische Leistung |
|---|---|
|
Automobil/EV |
|
|
Elektronik |
|
|
Holzprodukte |
|
|
Lebensmittelverarbeitung |
|
Die wichtigsten Vorteile
Training ohne Cloud
- Entwickeln Sie Erkennungsmodelle direkt in der Produktionslinie
- Gewährleisten Sie vollständigen Datenschutz und Sicherheit
- Aktualisieren Sie Modelle in Echtzeit bei sich ändernden Produktionsbedingungen
- Keine wiederkehrenden Cloud-Abonnementkosten
Keine CAD-Dateien erforderlich
- Das System lernt aus tatsächlichen Produktionsteilen, nicht aus idealisierten Modellen
- Identifizieren Sie Anomalien in komplexen Geometrien und natürlichen Materialien
- Reduzieren Sie die Implementierungszeit durch vereinfachte Einrichtung
- Passen Sie sich an Produktvariationen ohne Neuprogrammierung an
Jenseits grundlegender Schwellenwerte
- KI identifiziert Muster, die Menschen übersehen könnten
- Erkennen Sie subtile Defekte, die herkömmliche Vision-Systeme übersehen
- Reduzieren Sie falsch positive und falsch negative Ergebnisse
- Verbessern Sie die Erkennungsgenauigkeit im Laufe der Zeit durch kontinuierliches Lernen
Die Herausforderung: Unsichtbare Defekte, steigende Kosten
Herkömmliche maschinelle Vision-Systeme sind hervorragend darin, bekannte Defekte mit definierten Parametern zu finden. Aber was ist mit den unerwarteten Anomalien, die nicht zu Ihren programmierten Regeln passen?
- EV-Batteriehersteller sehen sich mit kostspieligen Rückrufen aufgrund mikroskopisch kleiner Schweißdefekte konfrontiert
- Elektronikhersteller kämpfen mit subtilen Oberflächenunregelmäßigkeiten an komplexen Komponenten
- Baustoffinspektoren übersehen produktgefährdende Defekte inmitten natürlicher Variation
- Automobilmontagelinie benötigen 100% Verifizierung kritischer Sicherheitskomponenten
Branchenanwendungen
Automotive - Skid-Inspektion
FAW-Volkswagen erreichte 100% Inline-Inspektion mit dualen Gocator 3D-Laserprofilern und eliminierte manuelle Prozesse zur Fahrzeugsicherung.
Automotive - Bolzen-Erkennung
STEMMER IMAGING und STT Systems automatisierten die Bolzenprüfung bei Seat Martorell durch präzise 3D-Scans und RFID-Tracking.
Flugzeugmontage - Nietloch-Inspektion
ZeMAs Mensch-Roboter-Kollaboration mit Gocator-Sensoren optimiert die Flugzeugmontage durch präzise Nietlocherkennung und verbesserte Ergonomie.
Inspektion radioaktiver Abfallbehälter
KIT entwickelte das EMOS-System mit Gocator 2380, reduzierte Strahlungsexposition und detektiert Oberflächendefekte an Atommüllbehältern.
Optimierung der Holzproduktion
Porcupine Wood Products steigerte die Premium-Holzausbeute um 15% durch Gocator-Scanner für 360°-Stammanalyse und optimale Schnittentscheidungen.
EV-Batteriekomponenten-Inspektion
+Vantage implementierte 100% berührungslose 3D-Scans für EV-Batteriekomponenten mit Verifikation hunderter Messpunkte in einem Inspektionszyklus.
Erste Schritte
Unsere Experten bewerten Ihre Anwendung, empfehlen die optimale Systemkonfiguration und demonstrieren die Fähigkeiten des Systems mit Ihren tatsächlichen Produktionsteilen.
MORE Engineering Services
- achkundige Systemoptimierung und Integrationsanleitung
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- Skalierbare Lösungen, die sich an Ihre wechselnden Bedürfnisse anpassen
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