Präzise Schichtmessung und Fremdkörpererkennung für optimale Fertigungsqualität

In der industriellen Fertigungstechnik müssen Kenngrößen wie Schichtdicken mit höchster Präzision bestimmt und Fremdobjekte auf Werkstückoberflächen erkannt werden. Diese Anforderungen sollten innerhalb eines bestehenden optischen Messsystems umgesetzt werden, um die Qualität der industriell gefertigten Werkstücke zu gewährleisten.

Entwicklung und Integration von Algorithmen für präzise Messungen

Wir begannen mit der Entwicklung von Algorithmen zur Verarbeitung und Transformation der Lasersensordaten. Zunächst wurden die Sensordaten analysiert, um geeignete mathematische Modelle zur Berechnung von Kenngrößen wie Schichtdicken zu erstellen. Anschließend erfolgte die Implementierung dieser Algorithmen in C#, um sie nahtlos in die bestehenden optischen Messsysteme zu integrieren. Parallel dazu führten wir statistische Analysen der Bilderkennungsalgorithmen durch, indem wir Produktionsdaten auswerteten, um die Erkennungsgenauigkeit weiter zu optimieren. Die Visualisierung der Messergebnisse wurde ebenfalls in C# umgesetzt, um den Anwendern eine klare und verständliche Darstellung der Kenngrößen zu bieten.

Verbesserte Kenngrößenberechnung für zuverlässigere Produktion

Die Algorithmen ermöglichen eine präzise Schichtdickenmessung und Fremdkörpererkennung und wurden nahtlos in bestehende Systeme integriert. Die statistische Auswertung der Produktionsdaten optimierte die Bilderkennung und erhöhte die Qualitätssicherung in der Fertigung.

  • Entwicklung von Algorithmen zur Schichtdickenbestimmung und Fremdobjekterkennung
  • Nahtlose Integration in bestehende Systeme mittels C#
  • Optimierte Bilderkennung durch statistische Analysen der Produktionsdaten
  • Präzisere Kenngrößenberechnung zur Qualitätssicherung
Johannes Riesterer, zuständig für Forschung und Entwicklung im Bereichen Algorithmen

Ihr Ansprechpartner

Dr. Johannes Riesterer

Softwareentwicklung und Mathematik
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