Künstliche Intelligenz (KI) in der optischen Qualitätskontrolle einsetzen ohne große Datenmengen? Das ermöglicht eine neue Technologie des Fraunhofer IPK.
Das Fraunhofer IPK hat in einem Projekt eine neue Technologie zur KI-basierten optischen Qualitätskontrolle von industriellen Gütern entwickelt, die einen minimalen Integrationsaufwand erfordert. Die meisten KI-Systeme nutzen heute Methoden des überwachten Lernens, für die große Datenmengen erforderlich sind. Für viele Unternehmen sind die damit verbundenen Kosten zu hoch, der Personalaufwand ist enorm.
Im Projekt „Viaduct – Aufwandsverkleinerung von KI-Anwendungen in der Industrie durch Reduzierung von Trainingsdaten“ hat das Fraunhofer IPK daher gemeinsam mit dem armenischen Technologiepartner Ngene einen neuartigen Ansatz für datenreduzierte KI-Lösungen entwickelt: Die sogenannte bildbasierte Anomaliedetektion ermöglicht es Unternehmen, die Vorteile KI-basierter Bildverarbeitung in ihre Inspektionsprozesse einzubinden, ohne dabei große Aufwände in der Trainingsdatenerhebung in Kauf nehmen zu müssen.
KI arbeitet mit der Anomaliedetektion
Möglich macht dies die Umformulierung der Inspektionsaufgabe: Anstatt nach bereits bekannten Fehlern wird bei der Anomaliedetektion nach jeglichen Abweichungen (Anomalien) von einem vorab festgelegten Qualitätsstandard gesucht. Dazu wird die KI mit defektfreien Produkten trainiert, die naturgemäß in deutlich größerer Stückzahl vorliegen als defekte Produkte. Zwar müssen auch die Gutteile zunächst bildhaft erfasst werden, allerdings entfällt die sehr zeitaufwendige pixelweise Annotation von Defekten. Das Fraunhofer-Team konnte in einer ersten Studie bereits zeigen, dass auf diese Weise bei der Datenerhebung bis zu 97 % des Aufwands eingespart werden können.
Partner gesucht für Tests der neuen optischen Qualitätskontrolle
Um die neue Technologie an einem möglichst breiten Spektrum industrieller Objekte zu erproben, sucht das Fraunhofer IPK jetzt Anwendungspartner. Interesse an der Technologie haben bereits verschiedene Unternehmen bekundet, darunter Würth Industrie Service, Charité CFM Facility Management, Maschinenfabrik Bernard Krone sowie Metaq. Andere interessierte Unternehmen werden gebeten, Produkte beziehungsweise Bauteile einzuschicken und auf ihr Anwendungspotenzial untersuchen zu lassen.
Benötigt werden Objekte, die in Länge, Breite und Höhe gut ausgeprägt sind. Pro Produkt sollten es mindestens zehn defektfreie und mindestens zehn Objekte mit produktionsbedingten Defekten Objekte sein. Die längste Ausprägung sollte mindestens 5 mm und maximal 500 mm betragen.
Teilnehmende Unternehmen erhalten im Anschluss eine individuelle, kostenfreie und unverbindliche Potenzialanalyse, wie sich KI-basierte Bildverarbeitung ohne großen Aufwand in ihre Inspektionsprozesse integrieren lässt. Das dafür erstellte Bildmaterial der eingesandten Produkte wird nach Projektabschluss in einen öffentlich zugänglichen Datensatz übergehen. Ist keine Veröffentlichung von Produktbildern gewünscht, ist eine Kooperation außerhalb des Projekts möglich.
