Lastik Kimlik Saptama ve Denetim


Otomotiv tesisleri, düşük kontrastlı, siyah üzerine siyah yanak işaretleri ve değişen lastik kimlik saptama numaraları ile gelen lastikleri tespit ve kontrol etme zorluğuyla karşı karşıya kalmaktadır. Bu lastikler rastgele dönüşlerde ve pozisyonlarda gelir. Geleneksel 2B görme, kabartmalı ve oymalı özellikleri kaçırır. Bu, hatalara yol açabilir ve yeniden işleme gerek duyabilir. Bu sorunları çözmek için, 3D profil oluşturma gibi ileri teknolojiler kullanılır. Bu teknikler, detaylı yüzey özelliklerini yakalar, kalıp aşınması değişikliklerini ayarlar ve lastik dönüşünü normalleştirir. Sistemler, üretim hattında yanak verileri ve sırt desenlerini etkili bir şekilde doğrulayarak, ilk geçiş verimliliğinin doğruluğunu artırır, üretim sürecini hızlandırır ve standartlara uyumu sağlar.

Automotive Photography Website FS80 Tire Label Identification 4x3 3600

Ayrıntılı lastik özelliklerini yakalamak ve hemen doğrulamak için 3D görüntülemeyi kullanın

AltiZ 3D Profiler Photography Website Automotive Tire Tread Inspection 16x9 3600

Yanal yüzeyleri 3D ve fotometrik stereo ile inceleyin

Zebra AltiZ 3D profilleyiciler, düşük kontrastlı kauçuk üzerinde kabartmalı ve çukurlaştırılmış yanak detayını yakalar. Bu, özellikle yüksek kontrasta sahip olmayabilecek kauçuk gibi malzemelerde ince detayların doğru bir şekilde yakalanmasını sağlamak için önemlidir. Tam sırt kaplaması sağlamak için birden fazla sensör paralel olarak kullanılabilir. Sistem, dönüş veya poz değişikliklerine rağmen lastik kimlik saptama numarasını (TIN) artı kalıplanmış marka, model ve boyutu okur. 

Aurora Design Assistant Photography Website Tire Inspection Screenshot 16x9 3600

Görsel denetimleri ileri düzey lastik analizi ve kusur tespiti ile iyileştirin

Aurora Tasarım Asistanı, üreticilerin lastik özelliklerini tanımlamasına ve doğrulamasına, hata tespiti yapmasına ve malzemeleri yüksek hassasiyetle analiz etmesine olanak tanıyan akış diyagramı tabanlı entegre geliştirme ortamı (IDE) ile görsel kontrolleri kolaylaştırır. Platform, alfasayısal bilgileri okuma ve doğrulama (örneğin, üretici kodları ve DOT verileri), lastik özelliklerini önceden tanımlanmış modellerle karşılaştırmak için geometrik model bulma ve geri dönüşüm kararları için malzeme analizi gibi görevleri destekler.