製品活用例

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業界: カメラファミリー:

自動化 - Ensenso N

3D 自動認識と木造梁のプリント

まったく同じように裁断

体積と重量の面から、木材は世界で最も重要な原材料です。この天然資材は最古の建築資材の 1 つでもあり、普及が進んでいます。木材は環境にやさしく、健康的で、その他のどの建築資材よりもやすらぎを感じられます。木造住宅の市場シェアを例にとると、過去 10 年間で倍増し、ドイツで建設されたすべての住宅の 15% になりました。生産の中心は建築現場から木工作業所に移っています。ここでは、コスト効果と時間効率をできるだけ向上させて未来に適した状態にするため、自動化が果たす役割の重要性が増しています。最近の例を紹介しましょう。ドイツを拠点とする「Zentrum für Telematik e.V.」は、ドイツの企業 Georg Schumann GmbH & Co. KG のために、木造梁の自動マーキング向けロボット工学ソリューションを開発しました。

quality assurance - GigE uEye FA

医薬品業界での GAMP 準拠の自動化された生産監視

製品の混在を回避

デジタル化の影響は医薬品産業に留まりません。新しいテクノロジーの使用により、新しい有効成分や治療法の研究から、生産、パッケージ、流通、使用まで、製薬および医薬品のライフサイクル全体に沿った、プロセス最適化の可能性が実現します。しかし、デジタルイノベーションには多数のチャンスがあるものの、医薬品製造に対する強力な規制要件による大きな課題も立ちはだかります。医薬品や医療機器の開発時にガイドラインに違反すると、多額のコストがかかり、評判が傷つくだけでなく、患者の健康に被害が及ぶ危険性もあるからです。このため、Good Automated Manufacturing Practice (GAMP) などの法的要件への準拠をサポートする、信頼できるシステムを利用できることが企業にとって一層重要になっています。

自動化 - USB 3 uEye CP

カメラシステムで、海産物を摂取したときの健康上のリスクを最小化

隠れている侵入者を見逃さない

Over 6 million tonnes of fish are processed in the European Union every year. They are subject to strict legal controls in order to minimize health risks for consumers. Sea fish may contain parasites that can be dangerous to humans when consuming inadequately prepared products. The risk of infection depends on the degree of vitality of the parasites, such as anisocides. Stuttgart-based technet GmbH has developed a system that uses a USB 3 uEye CP industrial camera from IDS to capture the contours and surface parameters of the parasites and determines the curvature energies of individual larvae from these data. The curvature energy is then used to establish a connection to the metabolism and thus to vitality.

quality assurance - GigE uEye LE

uEye LE ボードレベルカメラによる接着ビードのリアルタイム品質検査

安全に接続

現代の自動車産業において、接着接合は重要な技術になりました。Industrieverband Klebstoffe e.V. (adhesives industry association) によると、現代の自動車にはおよそ 15 ~ 18 kg の接着剤が含まれており、生産時にはいくつもの接着工程を経ています。接着接合は、溶接、ネジ止め、リベットに変わる新しい手法として、取り入れられることが増えています。その理由は簡単で、安全かつ経済的ということです。しかしそれを保証するには、接着剤やシーラントを高精度に塗布する必要があります。 フランスの企業 AKEOPLUS は、生産ライン上で直接リアルタイムで接着ビードをチェックする、AkeoBI センサーを開発しました。これにより、材料の堆積の品質が 100% 保証されます。

ロボット工学 - Ensenso N

自己学習型ロボットが Ensenso 3D カメラを利用して問題を解決

見て、保存して、学ぶ

別の行動を試すことは、従来からの学習方法の 1 つです。成功するか失敗するかは、どの動作を採用するかによります。この原則は、ロボットの世界にも適用できます。Institute for Intelligent Process Automation and Robotics of the Karlsruhe Institute of Technology (KIT) では、Robot Learning Group (ROLE) が機械学習のさまざまな面に集中的に取り組んでいます。科学者たちは、ロボットが独立して試行を重ね、どのようにタスクの解決方法を学習するか、調査しています。これらの方法は具体的には、標準的なビンピッキングシナリオでの物体の把持など、物体操作の学習に使用されます。Ensenso N10 3D カメラはロボットの「頭部」に直接取り付けられ、必要な画像データを提供します。