Lagerinspektion Modell 3060

Modell HZ-VI-BB3060
—Integration von 2D/3D-Vision-Technologie mit selbst entwickelten industriellen 3D-Kameras und Inspektionsalgorithmen, um eine 360-Grad-Rundumerkennung von Lageroberflächenfehlern (Fasen, Endflächen, Außendurchmesserflächen, Abdeckungen, Innenlöcher) zu erreichen. Kompatibel mit Gummidichtungen, Metallabschirmungen und offenen Lagern, Größenbereich 30–60 mm, Geschwindigkeit 2–3,5 s/Stück, 7 x 24 Stunden stabiler Betrieb.

Produktparameter

Inspizierbare Dimensionen

OD: φ30–60mmDicke: Kleiner oder gleich 60 mm

Inspektionsgeschwindigkeit: 2-3,5 s/Stk

Inspektionsgegenstände

2D-Fehler

Schwimmende Abdeckungen, Platzen, gewellte Kanten, Lücken im Abdeckungsring, Defekte am Innen-/Außenring, Fasenprobleme (Vorhandensein/Größe), Rost, schwarze Haut, gemischte Abdeckungen, fehlende Zeichen, Oberflächenrisse, Kratzer.

3D-Defekte

Dellen auf der Staubschutzhülle (Eisen/Kunststoff) (<0.03 mm accuracy), floating height.

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Intelligente 3D-Visualisierungslösung

Flexible Softwareplattform: Hochgradig konfigurierbar, passt sich an mehrere Produkttypen an.

Hochpräzise 3D-Vision

Erfasst Mikroverformungen/Beulen in Lagern und überwindet so die Erkennungsgrenzen für langsame Änderungen.

Erkennbare Mängel

Unregelmäßige Außenringfase

Gruben

Schwarze Flecken

Abnormale innere Fase

Schwarze Flecken im Innenring

Schwarze Flecken

Außenring WasteOut

Innenringabfall

Video zur Produktbedienung

Häufig gestellte Fragen

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F1: Wie hoch ist die Zykluszeit der gesamten Inspektionslinie? Kann es die Effizienzanforderungen unserer Produktionslinie mit einer jährlichen Produktion von einer Million Lagersätzen für die Online-Vollinspektion erfüllen?

Die Zykluszeit variiert je nach Lagergröße. Spezifische Details entnehmen Sie bitte den technischen Parametern.

F2: Verfügt das Gerät über Datenstatistik- und Analysefunktionen? Zum Beispiel die automatische Generierung von Erfolgsquotenberichten und Fehlertyp-Verteilungsdiagrammen sowie die Unterstützung des Datenexports?

Ja.

F3: Wie empfindlich reagiert das Gerät auf die Erkennung kleinerer Defekte wie Rost auf der Lageroberfläche? Wie können wir verhindern, dass Ölflecken fälschlicherweise als harte Schäden wie Dellen identifiziert werden?

Die Empfindlichkeit kann über Parameter angepasst werden, und dies kann mithilfe von Deep-Learning-Algorithmen behoben werden.

F4: Kann das Gerät bei Lagern mit Staubschutzkappen, Dichtungen und anderem Zubehör gleichzeitig mit der Sichtprüfung den Zusammenbau, fehlende Teile oder Schäden dieses Zubehörs überprüfen?

Ja, solange es sich im Erscheinungsbild widerspiegelt.

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