KI in der Bildverarbeitung bei der Anodenherstellung
In der Anodenproduktion ist die Qualitätskontrolle nach dem Trocknungsprozess von großer Bedeutung. Mithilfe eines KI-basierten visuellen Erkennungssystems kann die Inspektion der Anoden nach dem Trocknungsprozess automatisiert werden.
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Traditionell werden die Anoden am Ende der Produktionslinie manuell geprüft. Diese Methode ist jedoch fehleranfällig und mit hohen Kosten verbunden.)(Bild: Anastasiia - stock.adobe.com (mit KI erstellt))
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Unsachgemäß zusammengesetzter oder getrockneter Schlamm kann bei der Anodenherstellung zu übermäßigen Flecken und Rissen auf der Oberfläche oder in den Löchern der Anoden führen. Diese Defekte mindern nicht nur die Kapazität und Lebensdauer der Anoden, sondern destabilisieren auch die thermische Balance der Zellen, was schwerwiegende Auswirkungen auf die Gesamtleistung und Sicherheit des Endprodukts haben kann. Traditionell erfolgt die Inspektion der Anoden manuell am Ende der Produktionslinie. Diese Methode ist jedoch fehleranfällig und mit hohen Kosten verbunden. Manuelle Inspektionen sind zeitaufwendig und können aufgrund menschlicher Fehler inkonsistent sein. Dies führt zu einer erhöhten Wahrscheinlichkeit, dass defekte Anoden übersehen werden, was wiederum zu kostspieligen Nacharbeiten und einem erhöhten Risiko von Produktausfällen führt.
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, haben wir ein visuelles, KI-basiertes Erkennungssystem implementiert, das die Inspektion der Anoden nach dem Trocknungsprozess automatisiert. Dieses System verwendet Kameras, die die Anoden von allen Seiten erfassen und Bilder zur Analyse bereitstellen. Durch den Einsatz fortschrittlicher KI-Algorithmen werden diese Bilder automatisch auf Risse und Flecken untersucht. Die Inspektion erfolgt dabei in einer geschlossenen Box, während die Fertigungsanlage kontinuierlich weiterläuft. Dies ermöglicht eine nahtlose Integration des Systems in den bestehenden Produktionsfluss, ohne die Effizienz der Linie zu beeinträchtigen. Die Automatisierung der Inspektion reduziert die Abhängigkeit von menschlichen Arbeitskräften und minimiert das Risiko von Fehlern.
Die Auswirkungen dieser Lösung sind vielfältig. Zum einen führt die Automatisierung und Integration in den Produktionsfluss zu einer signifikanten Senkung der Betriebskosten. Zum anderen wird die Produktionsqualität erheblich verbessert, da die Fehleranfälligkeit der manuellen Inspektionen durch die Zuverlässigkeit und Präzision des KI-Systems ersetzt wird. Dies gewährleistet eine gleichbleibend hohe Qualität der Anoden und minimiert das Risiko von Elektrolyse- und galvanischen Zellfehlern, die durch defekte Anoden verursacht werden könnten.
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Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Einführung eines visuellen, KI-basierten Erkennungssystems zur Inspektion von Anoden nach dem Trocknungsprozess eine effektive Methode zur Verbesserung der Produktionsqualität und Kosteneffizienz darstellt. Die Automatisierung dieses wichtigen Schrittes in der Produktionslinie reduziert menschliche Fehler und sorgt für eine konstante und hohe Qualität der Endprodukte. Diese Fallstudie demonstriert eindrucksvoll, wie moderne Technologie zur Optimierung industrieller Fertigungsprozesse eingesetzt werden kann.
Anticipate arbeitet aktiv an der Zukunft der chemischen Fertigung. Die Vision ist es, Null-Fehler in der Produktion zu erreichen. Mit dem fortschrittlichen Qualitätsprüfungssystem wird die Produktionsqualität durch KI-gestützte Bildverarbeitung überwacht. Hierbei überprüft das System den Fertigungsprozess oder das Produkt bereits in der Produktionslinie in Echtzeit auf Fehler. Bei Auftreten eines Fehlers erhält der Bediener über die integrierte Werkerführung unseres Systems sofortige Anweisungen zur Fehlerbehebung.
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(Bild: mi-connect)
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