Laser-Reifen-Linearbewegung
fallstudie

Hersteller-, Größen- und Profiltiefenbestimmung an Reifen

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Ausgangssituation

Viele Produkte begegnen uns in der klassischen Bildverarbeitung nur als Neuprodukte. Beim Thema Reifen stellen sich die Anforderungen jedoch sehr oft vielfältiger dar. Bei der Reifenherstellung, Reifenmontage, Logistik und Altreifenentsorgung begegnen uns diese Produkte in unterschiedlichen Zuständen und müssen automatisch erkannt und erfasst werden. Letzteres, die Altreifenentsorgung, ist Gegenstand der dargestellten Bildverarbeitungsaufgabe. In diesem Bereich sind die Markennamen, Reifengröße sowie die Profiltiefe von Interesse.

Umsetzung

Über Lasertriangulationssensoren werden die zuvor genannten Merkmale erfasst. Die Reifen werden hierzu grob mechanisch zentriert und über einen Rollenantrieb vor der Sensorik rotiert. Für die Klassifizierung des Herstellers und der Reifengröße kommt ein Algorithmus aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz zum Einsatz. Aufgrund der Vielzahl der Reifenhersteller ist es zwingend erforderlich eine Datenbank aufzubauen. Die entsprechenden Herstellerschriftzüge werden trainiert. Hierdurch wird im Laufe der Zeit die Erkennungsleistung des Systems kontinuierlich erhöht (Deep Learning).

Die Profiltiefenmessung des Reifens wird an unterschiedlichen Stellen auf der Lauffläche ermittelt. In Zusammenarbeit mit unserem Maschinenbaupartner für Altreifenverwertungsanlagen wurde das System als eigenständige Prüfanlage entwickelt.

Parameter

  • Prüfzeit: ca. 3s
  • Dreh-Synchronisation per Inkrementalgeber
  • Unbegrenzte Anzahl unterschiedlichster
    Varianten

Kundennutzen

Bereits in der Entwicklungsphase zeigte das Bildverarbeitungssystem seine Modularität und Flexibilität. So konnte die Entwicklung stufenweise erfolgen und das Investitionsrisiko gering gehalten werden.

Ihr Ansprechpartner
Christian Merten

Vertreibsleiter

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