180 Kilometer pro Stunde
Inline-System für schnelle Drahtinspektion
Bisherige Bildverarbeitungssysteme versagen bei der Inspektion von Defekten im Bereich von einigen Millimetern bis zu 100 Mikrometern auf einer sich sehr schnell bewegenden Drahtoberfläche. Solche Fehler erkennt das Inspektionssystem vom Fraunhofer-Institut für Physikalische Messtechnik IPM, Freiburg, erstmals inline. Dies gelingt durch eine pixelparallele Bildverarbeitung mit zellularen neuronalen Netzen, die eine Bildauswertung mit bis zu 10 kHz ermöglichen.
1 Flynn, M.: Some Computer Organizations and Their Effectiveness, IEEE Trans. Comput., Vol. C-21 (1972), pp. 948.
2 Chua, L.O.; Yang, L.: “Cellular Neural Networks: Theory”, IEEE Transactions on Circuits and Systems, Vol. 35, No. 10, Oct. 1988.
3 Blug, A.; Jetter, V.; Strohm, P.; Carl, D.; Höfler, H.: High power LED lighting for CNN based image processing at frame rates of 10 kHz. Proceedings IEEE 12th International Workshop on Cellular Nanoscale Networks and their Applications (CNNA 2010), 3–5 Feb. 2010, Berkeley, CA, USA.
4 Blug, A.; Abt, F.; Nicolosi, L.; Carl, D.; Dausinger, F.; Höfler, H.; Tetzlaff, R.; Weber, R.: Closed Loop Control of Laser Welding Processes using Cellular Neural Networkcameras: Measurement Technology. Paper 1504, Proc. of 28th International Congress on Applications of Lasers & Electro-Optics (ICALEO 2009), 2009, Orlando, Florida, USA.
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