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Richtungsweisende Innovationen

Inspektion von Holzoberflächen

EasyInspect für die Holzinspektion ist eine Komplettlösung für die Erkennung von Fehlern in Holzoberflächen. Es prüft 100 % der Holzoberfläche auf lokale Fehler. 

Typische Aufgaben bei der Holzinspektion sind:

  • Rissfehlererkennung
  • Erkennung von Astlöchern
  • Erkennung von Abplatzungen
  • Erkennung von Harzfehlern
  • Erkennung von Dellen
  • ...und viele mehr!

 

Holzinspektion
Holzinspektion

Ein System für zahlreiche Aufgaben

EasyInspect für die Holzinspektion nutzt die einzigartige MIDA-Technologie von Dr. Schenk und ermöglicht damit gleichzeitig

  • Erkennung von kleinsten Fehlern
  • mehrwinklige Beleuchtungen für optimale Perspektiven
  • mehrere Ansichten desselben Fehlers in Echtzeit

Das Ergebnis ist eine umfassende Inspektion von Holzoberflächen, bei der jede Fehlstelle jederzeit optimal sichtbar ist.

Cracked knot (reflection brightfield)
Cracked knot (reflection brightfield)
Cracked knot (oblique illumination)
Cracked knot (oblique illumination)
Cracked knot (reflection darkfield)
Cracked knot (reflection darkfield)
Overpainted particle (reflection brightfield)
Overpainted particle (reflection brightfield)
Overpainted particle (oblique illumination)
Overpainted particle (oblique illumination)
Overpainted particle (reflection darkfield)
Overpainted particle (reflection darkfield)

Die KI-Lösungen von Dr. Schenk nutzen CNN-Anomalieerkennung (Convolutional Neural Network) zur Erkennung von Fehlern, die in der Oberflächenstruktur des Holzes verborgen sind. Die anschließende Analyse mit MIDA X stellt sicher, dass die Merkmale jedes erkannten Fehlers vollständig und korrekt bestimmt werden, um optimale Klassifizierungsergebnisse zu erzielen.

CNN-Anomalieerkennung für die Holzinspektion: Künstliche Intelligenz hilft bei der Erkennung und Klassifizierung von Fehlern, die mit herkömmlichen Methoden nur schwer zu erkennen sind.
CNN-Anomalieerkennung für die Holzinspektion: Künstliche Intelligenz hilft bei der Erkennung und Klassifizierung von Fehlern, die mit herkömmlichen Methoden nur schwer zu erkennen sind.