Erkennung von Barcodes, QR- und DOT-Codes sowie Farbpunkten
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Erkennung von Barcodes, QR- und DOT-Codes sowie Farbpunkten

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Ausgangssituation

Reifenhersteller sind durch die gestiegenen Qualitätsansprüche der Kunden gefordert, auf ihren Produkten Informationen aufzubringen und zu verifizieren. Hinzu kommt eine ständig steigende Anzahl an Produktvarianten, die die innerbetriebliche Logistik vor neue Herausforderungen stellt. Reifen durchlaufen bis zu ihrer endgültigen Fertigstellung eine Vielzahl von Prüfprozessen. Die ID des Reifens wird in einem Barcode zusammengefasst.

Hinter dieser ID verbergen sich prozessrelevante Daten, die während der Produktion gesammelt werden. Zusätzlich müssen QR- und DOT-Codes sowie die sogenannten Match-Punkte (Farbpunkte) des Reifens erfasst und in die Datenbank eingetragen werden. Je nach Hersteller, sind diese Informationen auf der Außen- und /oder Innenseite des Reifens aufgebracht.

Umsetzung

Zur Erfassung der Merkmale kommen unterschiedliche industrielle Bildaufnahmeverfahren zum Einsatz.
2D-Flächensensoren erfassen den Barcode; mittels Lasertriangulation wird der DOT-Code erkannt; Color-Zeilenkameras erfassen den QR-Code und die Farbpunkte.

Die Reifen werden liegend transportiert und über bzw. unter der Sensorik während der linearen Bewegung beidseitig erfasst. Ein zusätzliches Handling der Reifen wie z. B. Wenden oder Rotieren ist nicht notwendig. Über die im Hintergrund arbeitenden Deep Learning Algorithmen werden die jeweiligen Merkmale erkannt und sehr schnell ausgewertet.

Parameter

  • Transportgeschwindigkeit Reifen: 45m/min
  • Delta Reifenbreite: 200mm

Kundennutzen

Der übergeordnete aku.visionManager® sammelt alle erfassten Daten und übermittelt diese bereits formatiert an die Datenbank des Kunden. Weiterhin bietet das Userinterface dem Kunden einen ständigen Überblick über den Kontrollprozess und die Erkennungsleistung des Systems.

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