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Bildverarbeitung wird intelligent und autonom

Bildverarbeitung
Intelligent und autonom

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Unternehmen in allen Branchen flexibilisieren ihre Fertigungsprozesse. Sensorik hilft hier dabei zu gewährleisten, dass neue Prozesse keine Qualitätseinbußen mit sich bringen. Autonome Maschinenbildverarbeitung kann in diesem Kontext die Grenzen der Künstlichen Intelligenz (KI) ausdehnen. So kann letztlich auf Marktbedürfnisse schneller reagiert werden.

Industrielle Bildverarbeitung spielt eine entscheidende Rolle in der Qualitätssicherung, da sie Herstellern ermöglicht, zu ermitteln, welche Produkte gemäß den Vorgaben hergestellt wurden und welche Fehler aufweisen – eine unumgängliche Folge eines jeden Fertigungsprozesses. Durch den Einsatz von Bildverarbeitungslösungen für die Qualitätsprüfung können Fertigungsunternehmen fehlerhafte Produkte schnell und effizient identifizieren und auf diese Weise manuelle Prüfungen vermeiden, die teuer, zeitaufwändig und unzuverlässig sind.

Der Erfolg der Bildverarbeitung für die Qualitätssicherung in der industriellen Fertigung beruht auf der Tatsache, dass sie schnellere, genauere und kostengünstigere Ergebnisse bietet als manuelle visuelle Inspektionen. In Deutschland bringt ein Mitarbeiter in der Automobilbranche einen Mehrwert von durchschnittlich 596.000 Euro pro Jahr für das Unternehmen ein. Wenn Mitarbeiter also für mühselige Inspektionsaufgaben eingesetzt werden, die keinen Mehrwert generieren, wird dies für den Hersteller nicht effektiv sein.

Darüber weisen manuelle Inspektionen eine Fehlerquote von rund 25 % auf. In komplexen Anwendungen, wie zum Beispiel bei Baugruppen mit vielen kleinen Komponenten und engen Toleranzen, kann die Fehlerrate sogar noch höher sein. Oder es kann sein, dass die manuelle Inspektion aufgrund der Komplexität der Aufgabe keine realistische Option ist.

Durch den Einsatz von Bildverarbeitungslösungen können Hersteller diese Probleme überwinden, aber auch diese Lösungen sind mit vielen Nachteilen behaftet. Das erste Problem ist, dass Werkleiter keine direkte Kontrolle über das System haben, da herkömmliche Maschinenbildverarbeitungslösungen ad hoc von einem Systemintegrator entwickelt werden. Der Integrator ist verantwortlich für die Auswahl der richtigen Komponenten – Objektive, Framegrabber, Software und mehr – sowie für Konzeption, Integration und Testen der Lösung in der Produktionsstraße.

Die Kosten sind ein weiteres Hindernis, da herkömmliche Lösungen einen Mindestpreis von 20.000 Euro haben und bis zu 150.000 Euro pro Prüfungspunkt kosten können. Schließlich erfordern diese Lösungen lange Stillstandszeiten, um installiert und geschult zu werden. Und sie sind inflexibel, da sie nur für die Inspektion eines bestimmten Produkts an einem bestimmten Standort ausgelegt sind.

Als Antwort auf die Probleme in Bezug auf Kosten, Komplexität und mangelnde Flexibilität, die Hersteller davon abhalten, Bildverarbeitungstechnologien in großem Maßstab einzusetzen, hat Inspekto mit der autonomen Maschinenbildverarbeitung (AMV) eine neue Kategorie der Bildverarbeitung für die Qualitätsprüfung entwickelt. AMV ist eine Hybridtechnologie, die computergestütztes Sehen, Deep Learning und Softwareoptimierung in Echtzeit miteinander verbindet. Im Gegensatz zu herkömmlichen Bildverarbeitungsprojekten sind AMV-Systeme eigenständige Produkte, die beliebige Anwender in 30 bis 60 min an der Produktionslinie installieren können, ohne dabei auf einen Bildverarbeitungsexperten zurückgreifen zu müssen. Der Anwender muss dabei keine Erfahrung in der Kommentierung oder Kennzeichnung von Daten haben, da das System die Eigenschaften des zu inspizierenden Objekts vollständig autonom und mit minimalem menschlichen Eingriff lernt.

Bei der Einrichtung schaltet der Anwender lediglich den Controller ein und stellt sicher, dass das Sichtfeld den zu untersuchenden Bereich abdeckt. Er platziert dann einen guten Musterartikel im Sichtfeld und markiert den Bereich von Interesse, in dem das System Fehler erkennen soll. Im Gegensatz zu herkömmlichen Qualiätssicherungslösungen, bei denen Hunderte oder sogar Tausende von guten und defekten Musterprodukten erforderlich sind, benötigen AMV-Systeme durchschnittlich nur 20 bis 30 gute Muster und keine defekten Teile. Die autonome Maschinenbildverarbeitung stellt die Parameter der herkömmlichen Qualitätssicherung auf den Kopf. Anstatt sich zu merken, wie ein fehlerhaftes Objekt aussieht, lernen Systeme – ähnlich wie ein Mensch –, wie ein einwandfreies Objekt aussehen soll.

Sobald ein AMW-System in Betrieb ist, vergleicht es jedes Bild mit den der Einrichtung gespeicherten und verifiziert sowohl Formtoleranzen als auch Oberflächenvariationen, um Fehler und Mängel zu erkennen. Das System kommuniziert dann den Ort eines Defekts an einen Bediener oder eine speicherprogrammierbare Steuerung (SPS), sodass das defekte Produkt schnell aus der Produktionsstraße entfernt werden kann. Auf diese Weise werden keine Zeit und Ressourcen verschwendet werden, um ein bereits fehlerhaftes Produkt fertigzustellen.

Systeme sind selbsteinstellend, selbstlernend
und selbstjustierend

Die Autonomie in der autonomen Maschinenbildverarbeitung basiert auf mehreren KI-Modulen, die zusammenarbeiten. Die von Inspekto entwickelten Algorithmen machen AMV-Systeme selbsteinstellend, selbstlernend und selbstjustierend. Ein KI-Modul zur Videosensor-Optimierung passt die Beleuchtung und Kameraparameter automatisch an das zu untersuchende Produkt und die Umgebungsbedingungen an, damit das System ein Bild erhält, bei dem Fokus, Tiefenschärfe, Belichtung und Dynamikumfang perfekt sind. Dank dieser Funktionsweise können sich AMV-Systeme im Gegensatz zu herkömmlichen Lösungen an veränderte Lichtverhältnisse anpassen und zu jeder Tageszeit effektiv betrieben werden. Ein KI-Modul zur Erkennung und Ausrichtung erkennt Produkte automatisch im 3D-Raum. Dies bedeutet, dass das System Produkte auch dann erkennt, wenn sie an einem anderen Ort oder in einer anderen Ausrichtung als die gespeicherten erscheinen. Deshalb benachrichtigt das System den Bediener ausschließlich über tatsächliche Fehler, da es keine Fehlalarme aufgrund von Bewegungs-, Ausrichtungs- oder Beleuchtungsänderungen gibt. Während sie in Betrieb sind, lernen AMV-Systeme ständig weiter. Sollte das System eine Abweichung erkennen, die der Hersteller nicht als Fehler ansieht, dann lernt es daraus und meldet den gleichen Fehler in Zukunft nicht wieder.

Sehr hohe Flexibilität hinsichtlich der
zu inspizierenden Bauteile

AMV-Systeme sind nicht produktspezifisch, sondern universell. Da sie nicht speziell für die Inspektion eines bestimmten Artikels konfiguriert werden, können sie für Artikel in beliebigen Branchen und für jegliche Fertigungsmethoden verwendet werden. AMV-Systeme können über alle gängigen Industrieprotokolle wie zum Beispiel Profinet, Ethercat oder Modbus mit den SPS des Herstellers kommunizieren, und sie können an beliebigen Positionen entlang eines Profils von Bosch installiert werden, das in den meisten Produktionsstraßen verwendet wird.

Diese Flexibilität, gekoppelt mit den minimalen Anfangsinvestitionen für AMV-Systeme, unterstützt die visuelle Qualitätssicherung in jeder Phase der Produktion – ein Ansatz, den Inspekto als Total Quality Assurance bezeichnet, also umfassende Qualitätssicherung. Im Laufe der Zeit können Hersteller mit Hilfe von Total Quality Assurance Bereiche identifizieren, in denen Fehler häufiger auftreten, und diese optimieren. ■

Inspekto
Weipertstraße 8–10
74076 Heilbronn
Tel. +4915172142936
www.inspekto.com


Der Autor

Yonatan Hyatt
CTO und Mitbegründer
Inspekto
www.inspekto.com


Webhinweis

In diesem Video von der Vision 2018 erklärt Inspekto-CEO Harel Boren den Ansatz des Unternehmens: http://hier.pro/all3U

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