Erkenne Düsenstreifen, Plate-out, Einfallstellen und Maßabweichungen, bevor das Profil den Kalibrierer verlässt.
Automatisierte Qualitätskontrolle für die PVC-Profilextrusion, betrieben auf einem refurbished iPhone neben deiner bestehenden Abzugs- und Sägestation.

Automatisierte Qualitätskontrolle für die PVC-Profilextrusion nutzt eine Kamera und ein KI-Modell, um jeden Meter zu beobachten, der den Kalibrierer und Abzug verlässt, und um nicht-konforme Abschnitte zu markieren, bevor sie die Trennsäge erreichen. Statt auf einen Sichtprüfer an der Säge oder auf starre regelbasierte Bildverarbeitung zu setzen, lernt die KI die spezifische Düsengeometrie, Oberflächentextur, Masterbatch-Farbe und Maßhülle deiner Profilfamilien und wendet einen konstanten visuellen Prüfpunkt über Schichten, Liniengeschwindigkeiten und Farbwechsel hinweg an.
PVC-Profile sind besonders schwer mit Liniengeschwindigkeit zu prüfen, weil die Sichtfläche meist eine hochglänzende weiße oder farbige Oberfläche ist, die Neonlicht ungleichmäßig reflektiert, weil die Geometrie eine Hohlkammerwand mit innenliegenden Stegen sein kann, die Lunker verbirgt, und weil das Kühlprofil dazu führt, dass die Oberflächentemperatur über den ersten Meter Abzug variiert. Regelbasierte Bildverarbeitung, die für eine einzelne Düsengeometrie geschrieben wurde, bricht in dem Moment, in dem du auf ein anderes Profil oder eine andere Farbe wechselst. KI-gestützte Prüfung verkraftet diese Schwankungen, weil das Modell aus echten Produktionsbildern lernt statt aus festen Schwellwerten.
Das Ergebnis ist ein automatisierter visueller Prüfpunkt, der deinen Stichprobentest am Laufende ergänzt und dir eine Bilddokumentation Meter für Meter liefert. Wenn sechs Wochen später eine Reklamation kommt, kannst du die Frames aus genau diesem Abschnitt ziehen und entweder den Defekt bestätigen oder mit Beweisen zurückweisen.
Düsenstreifen sind durchgehende Längsstreifen auf der Profiloberfläche, verursacht durch Ablagerungen, Kratzer oder verbranntes Material an der Düsenkante. Sie öffnen sich allmählich, während eine Düse über den Lauf verschleißt, und sitzen genau auf der Sichtfläche eines Fenster- oder Terrassenprofils, dort wo der Endkunde sie sieht. Prüfer an der Trennsäge übersehen das frühe Stadium oft, weil der Streifen unter direktem Neonlicht zu schwach ist. Das KI-Modell lernt die saubere Oberflächensignatur aus der ersten halben Stunde des Laufs und erkennt die Längsänderung im Kontrast lange bevor der Streifen offensichtlich wird. Die Linie wird markiert, der Operator spült und poliert die Düse, und die abgelehnten Meter werden vor dem Versand herausgeschnitten.
Plate-out ist eine Ablagerung von Additiven, Gleitmitteln oder Stabilisatorrückständen, die aus der Schmelze auf die Düsenoberfläche wandert und dann als trüber, oft leicht farblich abweichender Schleier auf das Profil zurück übertragen wird. Es entwickelt sich über einen langen Lauf und ist auf dunklen oder farbigen Profilen am sichtbarsten, wo der Schleier als Farbverschiebung erscheint. Die Sichtprüfung verpasst Plate-out, weil die Verschiebung schleichend ist und die Farbkalibrierung des Prüfers mit der Müdigkeit driftet. Das KI-Modell vergleicht die lokale Oberflächenfarbe mit der gelernten Referenz für die SKU und markiert das Farbdelta, sobald es die Toleranz überschreitet, die du beim Onboarding festlegst.
Einfallstellen sind lokale Oberflächenvertiefungen über den dickeren Abschnitten eines Profils, verursacht durch ungleichmäßige Kühlung nach dem Kalibrierer. Sie treten am häufigsten an Profilen mit Innenstegen oder großen Radienübergängen auf, wo die Wand hinter der Sichtfläche länger heiß bleibt und die Oberfläche beim Schwinden nach innen zieht. Sichtprüfer bemerken starke Einfallstellen, übersehen aber Grenzfälle, die immer noch versagen, wenn der Fensterbauer das Profil lackiert oder kaschiert. Das KI-Modell erfasst die lokale Geometrieabweichung bei flachem Ringlicht und meldet die Einfalltiefe gegen deine Akzeptanzschwelle.
Blasen und Lunker sind Gaseinschlüsse in der Schmelze, verursacht durch ungetrocknetes Compound, Feuchtigkeit im Masterbatch oder zu hohe Scherung in der Schnecke. Sie zeigen sich als kleine Oberflächenblasen oder, häufiger, als interne Lunker innerhalb von Hohlkammern, die du erst beim Schneiden erkennst. Ein Oberflächenprüfer kann interne Lunker nicht sehen, aber das KI-Modell erkennt Oberflächenblasen und die subtile Wandstärken-Abweichung, die einen Lunker darunter signalisiert, indem es die Beziehung zwischen der Sichtfläche und der Durchlichtaufnahme von der Kammerseite verfolgt.
Farbabweichung ist eine schleichende Farbveränderung über einen Lauf, verursacht durch Masterbatch-Dispersionsschwankungen, ungleichmäßige Trichterbeschickung oder Schneckentemperatur-Drift. Der erste und der letzte Meter eines Laufs können bei unterschiedlichen LAB-Werten liegen, ohne dass ein Prüfer es bemerkt, und der Kunde mischt Profile aus beiden Läufen in dieselbe Fensterbestellung. Das KI-Modell hält eine gelernte Referenzfarbe für jede SKU vor und markiert die Abweichung, sobald das lokale Farbdelta deine Spezifikation überschreitet, sodass der Operator die Dosierung korrigieren kann, bevor ein Meter Profil außerhalb des Farbtons die Säge erreicht.
Maßabweichung ist eine langsame Veränderung von Breite, Höhe oder Wandstärke über einen Lauf, verursacht durch Düsenheizungs-Drift, Vakuumverlust am Kalibrierer oder Geschwindigkeitsschwankungen des Abzugs. Stichprobenmessungen am Laufende erkennen die Extremfälle, übersehen aber das langsame Kriechen, das eine Kammerwand knapp unter das strukturelle Minimum bringt. Das KI-Modell verfolgt die Querschnittsabmessungen gegen deine Sollhülle und markiert den Abschnitt, sobald die lokale Breite oder Wandstärke außerhalb der Toleranz liegt, lange bevor die Lehre nach dem Lauf zwanzig Minuten später dasselbe meldet.
Der Lichtaufbau, der das auf einer PVC-Profillinie funktionsfähig macht, ist eine Kombination aus flachem Ringlicht für Düsenstreifen und Kratzer, einem diffusen Streifenlicht über dem Abzug für die Farbe und einem Hintergrund- oder Durchlichtkasten dort, wo Wandstärken geprüft werden müssen. Ein iPhone Pro mit Makro- und Weitwinkelobjektiv deckt die sieben Defektfamilien aus einer einzigen Prüfstation ab. Wir synchronisieren das Rig mit dem Abzugs-Encoder und dem Trennsägensignal, sodass markierte Abschnitte eine nachgelagerte Markier- oder Ausschleus-Entscheidung auslösen. Die Optik spezifizieren wir gemeinsam beim Onboarding.

Das vollständige Hardware-Rig kostet weniger als 1.000 € und besteht aus einem refurbished iPhone Pro, einem flachen Ringlicht mit optionalem diffusem Streifenlicht für die Farbe, einem USB-C-Kabel und einem Halter, der über dem Abzug klemmt. Eine SPS-Integration ist für die erste Inbetriebnahme nicht nötig, das Rig passt in einen Flightcase, und die Linie läuft weiter, während du es aufbaust.
Das Onboarding ist Self-Service. Dein Linienteam montiert das Rig, öffnet die Enao-App und beginnt beim nächsten Düsenwechsel mit dem Erfassen von Referenzbildern. Tag eins liefert 80 % Genauigkeit ohne vorheriges Labeling, und an Tag vierzehn arbeitet das Modell über dem Sichtprüfer auf den Defektfamilien, die es gesehen hat, mit jedem markierten Meter, den die Linie bestätigt oder ablehnt, weiter besser.
Jede Linie bringt ihrem eigenen Modell bei, wie ihre Düsengeometrien, Farbpaletten und Wandstärkenhüllen aussehen. Wenn du auf derselben Linie auf eine andere SKU wechselst, passt sich das Modell innerhalb einer Schicht an. Wenn du eine Schwesterlinie mit ähnlicher Produktfamilie in Betrieb nimmst, startet das zweite Modell aus der Erfahrung des ersten, und der Grenzaufwand sinkt deutlich.
Meter außerhalb der Spezifikation verlassen die Säge nicht mehr, Ausschuss wird am Prüfpunkt protokolliert statt im QS-Büro, und deine Operatoren bekommen die Stunden Aufmerksamkeit zurück, die sie für die Teile der Arbeit brauchen, bei denen es weiterhin auf den Menschen ankommt: Düsenwechsel, Masterbatch-Fehlersuche und Kundenreklamationen.
Für PVC-Profilextruder schärft sich der Vergleich entlang von fünf Dimensionen.
Einrichtungszeit auf einer PVC-Profillinie. — Manuelle Sichtprüfung: stundenlange Schulung pro Prüfer, laufende Personalkosten. Klassische Bildverarbeitung: drei bis neun Monate Integration mit einem Systemintegrator, plus ein Regelsatz pro Profilgeometrie. Enao: in einer Woche von deinem eigenen Team eingerichtet, Tag eins bei 80 % Genauigkeit.
Hardwarekosten pro Linie. — Manuelle Sichtprüfung: keine Anschaffungskosten, laufende Personalkosten. Klassische Bildverarbeitung: 40.000 € bis 200.000 € pro Linie für Industriekameras, strukturierte Beleuchtung und Integration. Enao: unter 1.000 € pro Linie mit einem refurbished iPhone Pro, Lampe und Halter.
Umgang mit neuen Profilgeometrien und Farben. — Manuelle Sichtprüfung: Prüfer für jede neue Geometrie und Farbe nachschulen. Klassische Bildverarbeitung: Regelsatz pro SKU neu schreiben, oft beim Integrator ausgelagert. Enao: Modell auf neue Geometrien und Farben in einer einzigen Schicht nachlernen, ohne eine Zeile Code anzufassen.
Erkennungsgenauigkeit bei subtilen Oberflächen- und Farbfehlern. — Manuelle Sichtprüfung: zu Schichtbeginn hoch, fällt nach drei Stunden messbar ab. Klassische Bildverarbeitung: stark bei Kantengeometrie, schwach bei feinen Düsenstreifen und schleichender Farbverschiebung. Enao: lernt Düsenstreifen- und Farbsignaturen aus Referenzbildern und hält die Genauigkeit über Schichten und Läufe.
Wer es betreibt. — Manuelle Sichtprüfung: geschulter Prüfer an der Säge. Klassische Bildverarbeitung: Systemintegrator oder spezialisierter Vision-Engineer. Enao: dein Linienteam, kein externer Spezialist nötig.
Profilportfolios ändern sich mit jedem Fensterbauer-Programm, und die Kosten eines Rückrufs oder einer Kundengutschrift liegen weit über den Kosten eines iPhone-basierten Prüf-Rigs. Genau für diese Lücke ist Enao gebaut.

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