Prevas har fått i uppdrag att utveckla en AI-baserad visionslösning för automatisk sortering och kvalitetskontroll av trägolv hos Kährs. Målet är att skapa en mer konsekvent och datadriven produktionsprocess där varje träyta analyseras i realtid.
Lösningen bygger på Prevas Intelligent Vision Platform och kombinerar deep learning med traditionell bildbehandling för att klassificera och bedöma varje enskild golvstav direkt i produktionslinjen.
Enligt Prevas ska systemet kunna fatta snabba beslut oberoende av operatör, skift eller produktionsförhållanden, vilket väntas ge en mer enhetlig kvalitet och ökad förutsägbarhet i produktionen.
– Genom att ersätta subjektiva bedömningar med datadriven analys skapar vi en stabil och skalbar process som håller över tid, säger Milad Abdhagh, Machine Vision Sales Specialist & Account Manager på Prevas.
Automatisk kvalitetsbedömning av trä är en utmaning eftersom varje träyta är unik och kan variera kraftigt i både struktur, färg och karaktär. För att hantera variationerna kombineras AI-modeller tränade på stora mängder data med etablerade algoritmer för bildanalys.
– Att kombinera deep learning med traditionell bildbehandling i realtid ställer höga krav på applikationen och processen. Tillsammans med Kährs utvecklar vi en lösning som ska leverera mer konsekventa beslut, noggrannare sortering och en mer förutsägbar produktion, säger Niklas Brusén, Machine Vision & System Engineer på Prevas.
Förutom mjukvaran ansvarar Prevas även för mekanik, elkonstruktion, elskåpsbyggnation och installation.
Satsningen är en del av Kährs fortsatta digitalisering av produktionen och syftar till att minska variationer, förbättra kvalitetssäkringen och skapa bättre resursutnyttjande i tillverkningen.
