

Aufgrund der uneinheitlichen Textur von Holz ist jedes Stück einzigartig, was Qualitätskontrolle zu einer schwierigen Aufgabe macht. Das Deep Learning Neural Network von PEKAT VISION überwindet diese Herausforderungen, indem es lernt, die Textur aus einer Reihe von Bildern zu verstehen und so festzustellen, ob die erforderliche Qualität erreicht ist.
Inspektion von Holzpaletten für das Recycling
Mit dem Modul zur Oberflächenerkennung hilft PEKAT VISION Unternehmen, Defekte an Paletten zu erkennen, die für das Recycling bestimmt sind. Die 3D-Imaging-Technologie hilft bei der Identifizierung selbst schwer erkennbarer Defekte und gewährleistet eine gründliche Inspektion.
Inspektion von Holzpaletten – Nägel
PEKAT VISION erkennt unzureichend eingeschlagene Nägel, die aus der Palette herausragen. Dies kann zu Komplikationen beim Transport führen, das Transportgut beschädigen oder sogar zu Verletzungen führen.
Anomalie-Erkennung von Holzbrettern
Das Modul zur Erkennung von Anomalien ist ideal für die Erkennung von bisher nicht gesehenen Fehlern oder von Fehlern, deren Form und Größe schwer vorhersehbar sind, und gewährleistet eine umfassende Qualitätskontrolle.
Erkennung von Leimunregelmäßigkeiten
Das Modul Oberflächendetektion erkennt auch Unregelmäßigkeiten in Leim- oder anderen Klebstoffschichten und stellt so den korrekten Auftrag und die richtige Haftung sicher.
Ausrichtung von Jahresringen
Das Modul Objektdetektor von PEKAT VISION wird verwendet, um die Ausrichtung von Jahresringen auf Holzbrettern zu erkennen, was für bestimmte Anwendungen wichtig ist.
Erkennung und Klassifizierung von Holzästen
Holzäste beeinträchtigen die Festigkeit des Holzes. Für einige Anwendungen ist es notwendig, die Art der vorhandenen Äste zu bestimmen, wie z.B. eingeschlossene Äste, eingewachsene Äste, verfaulte Äste, Stacheläste, usw. PEKAT VISION klassifiziert diese Äste, um sicherzustellen, dass das Holz die erforderlichen Standards erfüllt.
Warum PEKAT VISION



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