Bildverarbeitung macht Unternehmen zukunftsfähig und fit für Industrie 4.0

Machine Vision im Unternehmen einführen, Produktqualität und Prozesse verbessern und gleichzeitig Kosten sparen

Seit 30 Jahren wird Bildverarbeitung in unzähligen industriellen und nicht-industriellen Anwendungen immer wichtiger. Sie hat sich zu einer vielfältigen und leistungsfähigen Schlüsseltechnologie in fast allen Branchen entwickelt. Berührungslosigkeit, Geschwindigkeit und Genauigkeit sind unbestechliche Vorteile. In der digitalen Transformation der Produktion wird Machine Vision jedoch zur Notwendigkeit. Der „Sehsinn für Maschinen“ erledigt wichtige sensorische Aufgabe beim Identifizieren, Prüfen, Verifizieren, Kontrollieren und Regeln. Die komplexen Zusammenhänge der beteiligten Technikdisziplinen zu verstehen aber auch die Rolle des Menschen dabei zu berücksichtigen, sind Erfolgsfaktoren für den Eintritt in die Welt der Bildverarbeitung.

Agenda

• Industrielle Bildverarbeitungsaufgaben: Möglichkeiten, Grenzen, Beispiele
•  Signalkette der Bildverarbeitung – hier werden Informationen generiert!
• Besonderheiten des „Prüfmittels“ Licht
•  Beleuchtung als Schlüssel zum Erfolg
•  „Unsicherheitsfaktor“ Prüfobjekt
• Objektive – weit mehr als nur ein Stück Glas
•  Kamera und Vision System – die Arbeitspferde der Berechnungen
• Anwendungserprobter Projektfahrplan für erfolgreiche Bildverarbeitungsprojekte

Ziele

• Analysieren lernen: Welche Aufgaben und Prozesse eigenen sich für Bildverarbeitung?
• Unterschiede erkennen und akzeptieren:
  Mensch und Maschine nehmen verschieden wahr – Konsequenzen für die maschinelle
  Inspektion
• Bewerten lernen:
  Einflussfaktoren auf das Inspektionsergebnis, Wechselwirkungen der beteiligten
  Komponenten
• Abläufe etablieren:
  Fahrplan zur Durchführung erfolgreicher Vision-Projekte: ToDos / not ToDos,
  Randbedingungen, Stolpersteine, Checklisten.

Zielgruppe

Projektverantwortliche, Verfahrensentwickler, Techniker sowie Führungskräfte, die Bildverarbeitung als mächtiges Werkzeug identifiziert haben und die fundiert Entscheidungen zum Einsatz der Technologie treffen wollen.