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Richtungsweisende Innovationen

Inspektion von Holz

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

Typische Aufgaben bei der Holzprüfung sind:

  • Erkennung von Rissfehlern
  • Erkennung von Astfehlern
  • Erkennung von Abblätterungsfehlern
  • Erkennung von Markfehlern
  • Erkennung von Dellenfehlern

...und vieles mehr!

Holzinspektion
Holzinspektion

Beispiel einer Systemkonfiguration

Perform multiple tasks with a single system

EasyInspect für die Holzinspektion nutzt die einzigartige MIDA-Technologie von Dr. Schenk. Diese ermöglicht gleichzeitig:

  • Erkennung kleinster Fehler
  • Mehrwinkelbeleuchtung für optimale Sicht
  • Mehrere Ansichten desselben Fehlers in Echtzeit

Das Ergebnis ist eine umfassende Prüfung von Holzoberflächen mit jederzeit optimalen Perspektiven für jeden Fehler.

Cracked knot (reflection brightfield)
Cracked knot: Reflexion-Hellfeld
Cracked knot (oblique illumination)
Cracked knot: Schräglicht
Cracked knot (reflection darkfield)
Cracked knot: Reflexion-Dunkelfeld
Overpainted particle (reflection brightfield)
Overpainted particle: Reflexion-Hellfeld
Overpainted particle (oblique illumination)
Overpainted particle: Schräglicht
Overpainted particle (reflection darkfield)
Overpainted particle: Reflexion-Dunkelfeld

Die künstlichen Intelligenz-Lösungen von Dr. Schenk nutzen CNN (Convolutional Neural Network) Anomalie-Erkennung, um Fehler zu detektieren, die in der Oberflächenstruktur des Holzes verborgen sind. Die anschließende Analyse mit MIDA X stellt sicher, dass die Eigenschaften 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.

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