471pv0620_PK_1-4_EyeVision_Deep_Learning_Homogenity_Inspector_QS

Das Bild zeigt die vermeintlich glatte, schwarze Oberfläche eines Kunststoffgehäuses, aufgenommen mit einem Dino-Lite-Mikroskop mit Polfilter. Dabei werden, jede Menge, unsichtbarer Kratzer plötzlich sehr deutlich sichtbar. (Bildquelle: EVT)

Kunststoffe oder Metalle haben polarisierende Eigenschaften. Diese Eigenschaft kann sich der Anwender zu Nutze machen und mit Polfiltern auf der Kameralinse die Oberflächenkratzer sichtbar machen. Zusätzlich können Reflexionen reduziert und die Kanten verstärkt werden. Dabei können sowohl Farb- als auch Graubildkameras verwendet werden. Die Software kann Oberflächenfehler auf ganz unterschiedliche Weise erkennen. Entweder mit klassischen Bildverarbeitungsmethoden oder mit den neuen Deep- Learning-Algorithmen. Für den Deep Learning Homogeneity Inspector braucht der Anwender keine formalisierte Spezifikation oder gar Toleranzbereiche. Ganz ohne Parametrieren werden anhand des Ein-Klassen-Klassifikators Gutteile eingelernt und dadurch fehlerhafte Teile erkannt.

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