Bei der Herstellung pressgehärteter Karosseriebauteile treten Fehler wie Risse, Überlappungen und Abdrücke auf. Gegenwärtig wird diesen Fehlerarten im industriellen Umfeld durch kostenaufwändige, von Menschen durchgeführte Sichtkontrollen entgegengewirkt. Aufgrund des schlechten Wirkungsgrades der visuellen Prüfung gegenüber einer automatisierten Prüfung und der Gefahr des Nichterkennens von Fehlern, wird der Einsatz von KI-basierten Smart-Vision-Sensoren evaluiert, um mit deren Hilfe einen automatisierten Bauteilprüfprozess zu ermöglichen.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:88343 |
| Date | 28 November 2023 |
| Creators | Simon, Fabio, Werner, Thomas, Weidemann, Andreas, Guilleaume, Christina, Brosius, Alexander |
| Publisher | Technische Universität Dresden |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | German |
| Detected Language | German |
| Type | doc-type:conferenceObject, info:eu-repo/semantics/conferenceObject, doc-type:Text |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 19, urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-882872, qucosa:88287, urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-883420, qucosa:88342 |
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