AI-visie inspectie voor metaalverspaning

De uitdaging

In de metaalverspaning worden kwaliteitsproblemen zoals oppervlaktedefecten, bramen, ontbrekende kenmerken, een verkeerde oriëntatie van onderdelen of andere zichtbare afwijkingen nog vaak handmatig gecontroleerd. Dat kost tijd, is sterk afhankelijk van de ervaring van de operator en kan leiden tot wisselende resultaten tussen ploegen of medewerkers. Wanneer defecten te laat worden ontdekt, leidt dat tot herbewerking, afkeur, leververtragingen en onnodige kosten voor machines en arbeid. Tegelijk staan veel kmo’s onder druk om hun kwaliteitsborging te verbeteren zonder extra manuele inspectie-inspanning.

Wat deze demonstratie doet

Deze demonstratie toont hoe een AI-gestuurd visionsysteem kwaliteitsinspectie in een verspaningsomgeving kan ondersteunen. Een camera maakt beelden van verspaande metalen onderdelen en een AI-model analyseert deze beelden in realtime om gedefinieerde visuele kenmerken, afwijkingen of anomalieën te detecteren. Afhankelijk van de toepassing kan het systeem bepalen of een onderdeel correct of fout is, of zichtbare kenmerken aanwezig of afwezig zijn, of dat de oppervlaktetoestand aanvaardbaar of verdacht lijkt. De demonstrator kan worden opgezet met compacte edge AI-hardware of met een industriële camera en een hostcomputer, afhankelijk van de inspectietaak. Het resultaat wordt op een eenvoudige en begrijpelijke manier weergegeven, bijvoorbeeld als OK / NOK, met gemarkeerde defectzones of met beeldgebaseerde documentatie voor latere beoordeling.

Wat je ermee wint

Voor wie is dit bedoeld?

Deze demonstrator is relevant voor kmo’s in metaalbewerking en verspaning die vandaag nog sterk steunen op manuele visuele inspectie van gefreesde, gedraaide, geboorde, gesneden of anderszins bewerkte onderdelen. Hij is bijzonder nuttig wanneer kwaliteitscontroles repetitief zijn, sterk afhangen van de operator, moeilijk te standaardiseren zijn of wanneer afwijkingen vaak te laat worden vastgesteld. Ook bedrijven die AI-ondersteunde inspectie willen verkennen vóór een grotere automatiseringsinvestering kunnen hier veel waarde uit halen.

Geschatte implementatiekosten

Totale geschatte investering: €2.000 tot €20.000 voor een basisopstelling op één inspectiestation, afhankelijk van cameratype, verlichting, rekenhardware en de complexiteit van de inspectietaak. Een verdergaande integratie in machines, transportbanden of productie-IT-systemen verhoogt de kosten.

Pilotprogramma

Hoe ziet een pilot voor deze demonstratie eruit?

Een cameragebaseerde inspectieopstelling wordt geïnstalleerd voor één geselecteerde verspaningsgerelateerde use case op de site van de kmo, bijvoorbeeld bij inkomende controle, tussentijdse controle of eindinspectie van onderdelen. Samen met het bedrijf wordt één concrete inspectietaak gedefinieerd, waarna het AI-visionsysteem wordt geconfigureerd om voor die toepassing beelden vast te leggen en te analyseren. De pilot loopt doorgaans vier tot acht weken en dient om de technische haalbaarheid, robuustheid en praktische meerwaarde onder reële omstandigheden te evalueren.

Diensten tijdens de pilot:

Wat u nodig heeft/aanlevert:

Interesse?

Contacteer uw regionale vertegenwoordiger