Starten Sie Ihre Cognex Vision System Integration

Ein führender US-Logistikdienstleister stand vor der Herausforderung, seine Sortierkapazität zu erhöhen, ohne die Fehlerquote bei der Barcode-Erkennung zu steigern. Das bestehende System konnte bei Bandgeschwindigkeiten von über 2 Metern pro Sekunde nicht mehr zuverlässig scannen, was zu manuellen Nacharbeiten führte. Die zentrale Herausforderung war eine optimierte Cognex Vision System Integration, die mit der vorhandenen C#-basierten Fördertechniksteuerung kommunizieren musste.

 Unser Team aus augmentierten C# Entwicklern analysierte die Engpässe und implementierte eine Multithreading-Lösung unter Verwendung des Cognex VisionPro SDKs. Anstatt sich auf die Standard-Verarbeitungsroutinen zu verlassen, entwickelten sie einen benutzerdefinierten Bildpuffermechanismus in C#, der die Bildaufnahme von der Bildverarbeitung entkoppelte. Zudem wurde ein intelligenter Algorithmus zur Vorverarbeitung der Bilder integriert, um Bewegungsunschärfe softwareseitig zu kompensieren, bevor die Barcode-Decodierung stattfand.

 Das Ergebnis war eine signifikante Leistungssteigerung. Die Durchsatzrate der Anlage konnte um 35% gesteigert werden, während die Leseraten (Read Rates) auf 99,8% anstiegen. Durch die effiziente C# Programmierung wurde zudem die CPU-Last der Steuerungsrechner um 20% gesenkt, was die Systemstabilität nachhaltig verbesserte.

Ein Hersteller von Mikrochips im Silicon Valley hatte Probleme mit der Endkontrolle seiner Wafer. Die bestehende Inspektionslösung produzierte zu viele Pseudo-Fehler (False Positives), was den Ausschuss unnötig erhöhte und die Margen drückte. Das Ziel war eine verfeinerte Cognex Vision System Integration, die subtile Defekte von harmlosen Oberflächenvariationen unterscheiden konnte.

 Unsere C# Experten wurden in das laufende Projekt integriert, um die Klassifizierungsalgorithmen zu überarbeiten. Sie nutzten die Cognex Deep Learning Tools und banden diese nahtlos in die bestehende .NET-Umgebung ein. Die Entwickler schrieben eine C# Wrapper-Anwendung, die es ermöglichte, das Vision-System mit neuen Fehlerbildern on-the-fly zu trainieren, ohne die Produktion zu stoppen. Zusätzlich wurde eine intuitive Benutzeroberfläche in WPF entwickelt, die den Ingenieuren eine detaillierte Analyse der Fehlerdaten ermöglichte.

 Die Lösung transformierte den Qualitätssicherungsprozess. Die Rate der Falsch-Positiv-Meldungen wurde um 40% reduziert, was direkt zu einer höheren Ausbeute (Yield) führte. Die Implementierung der C# Schnittstelle ermöglichte zudem eine nahtlose Datenübertragung an das MES-System des Kunden, was die Rückverfolgbarkeit der Chargen erheblich verbesserte.

Ein Tier-1 Automobilzulieferer benötigte eine Lösung für die vollautomatische Prüfung von Türdichtungen. Die Herausforderung bestand darin, schwarze Gummiprofile auf schwarzem Untergrund zuverlässig zu erkennen und auf Risse zu prüfen. Die bisherige Cognex Vision System Integration scheiterte an den geringen Kontrastunterschieden und den komplexen Geometrien der Dichtungen.

 Unsere augmentierten Entwickler setzten auf eine Kombination aus fortschrittlicher Beleuchtungssteuerung und spezialisierter C# Programmierung. Sie entwickelten ein 3D-Vision-System unter Nutzung von Cognex In-Sight Sensoren, deren Daten über eine hochperformante C# Middleware aggregiert wurden. Die Software korrelierte die 3D-Profildaten mit den CAD-Spezifikationen in Echtzeit und steuerte den Roboterarm zur dynamischen Anpassung der Kameraposition.

 Durch diesen Ansatz konnte die Fehlererkennungsrate auf nahezu 100% angehoben werden. Besonders beeindruckend war die Reduzierung der Inspektionszeit pro Bauteil. Diese konnte um 25% gesenkt werden, was den Takt der gesamten Fertigungslinie erhöhte. Die flexible C# Architektur erlaubt es dem Kunden nun zudem, neue Dichtungstypen innerhalb von Minuten statt Stunden in das System einzupflegen.