Durch die Kombination von Time-of-Flight-Technologie mit sichtbarem LED-Rotlicht ermöglichen die Reflextaster P1PH9 von Wenglor die Erkennung von Objekten in Entfernungen von bis zu 2.500mm.
Die SmartID-Edge von Leuze steuert ein Netzwerk von Identifikationssystemen und Sensoren für Track&Trace-Anforderungen in der Produktion und Supply Chain. Die sichere Kommunikation zwischen 1D-Scanner oder 2D-Kamerasystemen erfolgt auf Edge-Ebene mittels OPC UA und voller Integration der AutoID-Companion Specification. Jedes zu identifizierende Objekt wird dabei nicht nur durch seinen Code repräsentiert, sondern im Edge-System zusätzlich auf einem virtuellen Tag abgebildet.
Der Flexodrucker Nilpeter und B&R haben gemeinsam ein Bildverarbeitungssystem entwickelt, das die Makulatur reduziert, die Qualität verbessert und den Arbeitsaufwand verringert. Es soll einen neuen Standard für die Beibehaltung der Farbregistergenauigkeit auch bei ultraflexiblen Materialien setzen. Die Mikrosekunden-genaue Synchronisation zwischen Bewegung und Bildverarbeitung gewährleistet eine konstante Druckqualität und macht das System so besonders.
Lakeballs sind gebrauchte Golfbälle, die aus Gewässern auf Golfplätzen gesammelt, aufbereitet und wieder in den Verkauf gebracht werden. Genau darauf hat sich die Firma Easy Lakeballs spezialisiert. Allerdings ist das händische Ordnen der Bälle sehr aufwändig. Deshalb haben Meprovision und Minitec dafür eine Anlage realisiert, die die Bälle mit Hilfe von KI nach Marke und Typ sortiert.
Für das Ermitteln einer sicheren Absolutposition wird meist komplexe Technik verwendet.
Schon lange hat B&R die Bildverarbeitung in seine Steuerungswelt integriert. Auf der SPS 2023 stellt die Firma zahlreiche weitere Vision Neuheiten zu Deep-OCR und Global Context – Anomaly Detection vor. Welche Vorteile sich dadurch für den Maschinenanwender ergeben, hat Andreas Waldl, Produktmanager Integrated Machine
Vision bei B&R Industrial Automation, dem SPS-MAGAZIN verraten.
Weniger Fehler, bessere Kontrolle und nachvollziehbare Qualität: Dafür entwickeln die Hochschule Aalen und Projektpartner aus der Industrie wie Hema Electronic ein KI- und echtzeitbasiertes Verfahren zur Bahnoptimierung beim robotergestützten Schweißen.
