Die Vorteile von Vision AI für die Qualitätsprüfung

Nahezu jede Produktionslinie ist mit irgendeinem Verfahren zur Erkennung von fehlerhaften Teilen, fehlerhaften Produkten oder falschen Verpackungen ausgestattet. Defekte können für die Hersteller schwerwiegende Folgen haben: kostspielige Rückrufe, rechtliche Konsequenzen, zurückgewiesene Artikel und verlorene Kunden. Darüber hinaus können Mängel das Image, den Ruf und die Marke eines Unternehmens schädigen.

Visuelle Inspektionen

Eine wesentliche Möglichkeit zur Risikominderung, Abfallvermeidung und Produktivitätssteigerung ist die korrekte Erkennung von Produktfehlern in einem frühen Stadium des Produktionsprozesses. Einige Hersteller verlassen sich auf die manuelle Inspektion durch Mitarbeiter, während andere die traditionelle maschinelle Bildverarbeitung einsetzen. Einige gehen sogar noch einen Schritt weiter und integrieren künstliche Intelligenz (KI) in ihren Prüfprozess. Künstliche Intelligenz verändert die Art und Weise, wie visuelle Inspektionen durchgeführt werden können. Sie ermöglicht es den Herstellern, die Automatisierung schneller, kostengünstiger und genauer als je zuvor umzusetzen, indem sie sich die Möglichkeiten des Deep Learning zunutze macht. Die Anwendung von KI auf visuelle Inspektionen - und nicht nur auf die maschinelle Bildverarbeitung - gibt den Herstellern auch mehr Flexibilität für Änderungen in der Produktionslinie, so dass die Fabriken auf schwankende Kundennachfrage und Unterbrechungen der Lieferkette reagieren können. KI-Modelle können erstellt und eingesetzt werden, um sich an neue Produkttypen, neue Komponenten oder neue Verpackungsarten anzupassen. Dadurch entfallen die Kosten für die Neuprogrammierung herkömmlicher Bildverarbeitungssysteme, und KI für die Qualitätsprüfung ist in vielen Branchen einsetzbar.

Beschränkungen der maschinellen Bildverarbeitung

Die maschinelle Bildverarbeitung wird schon seit Jahrzehnten eingesetzt. Maschinelle Bildverarbeitungssysteme können Details in Bildern beurteilen, die für das menschliche Auge zu klein sind, und sie mit größerer Zuverlässigkeit und Genauigkeit prüfen als jeder menschliche Prüfer. Um effektiv zu sein, werden Bildverarbeitungssysteme am besten eingesetzt, wenn einfache logische Regeln zur Beurteilung der Konformität in einem klar definierten und sich selten ändernden Prozess angewendet werden können. Beispiele für solche Anwendungen sind das Vorhandensein oder Fehlen von Teilen, die Ausrichtung von Teilen und Messungen. Aber die maschinelle Bildverarbeitung hat ihre Grenzen. Diese Systeme stehen vor großen Herausforderungen, wenn es darum geht, zu erkennen, ob sich das richtige Produkt zur richtigen Zeit am richtigen Ort befindet. Bei jeder Abweichung muss das System für jede Variable neu programmiert werden, was sehr kostspielig sein kann. Bildverarbeitungssysteme können auch nur schwer den Unterschied zwischen visuell ähnlichen Bildern erkennen. Im Gegensatz dazu eignet sich die Bildverarbeitung ideal für Inspektionen, bei denen die Art des Produkts, die Farbe, die Position des zu prüfenden Objekts, Oberflächenschäden oder Dellen in Metallen und Kunststoffen oder die Qualität einer Schweißnaht variieren. Neben Produktfehlern kann Vision AI beispielsweise auch feststellen, ob eine Schachtel korrekt verschlossen und etikettiert ist, ob die Palette beschädigt ist usw. Und wenn die Umgebung der zu prüfenden Objekte Beleuchtungsschwankungen oder Reflexionen aufweist, ist die KI besser in der Lage, diese Prüfungen zu automatisieren.

Wann ist Vision-AI besser für die Qualitätsprüfung geeignet?

Oberflächeninspektion

Das Auffinden von Defekten auf Oberflächen (z. B. Backwaren, Holz, Blech und lackierte Oberflächen) ist eine Anwendung, bei der sich KI auszeichnet. Diese Defekte sind für die Bediener leicht zu erkennen und zu identifizieren, aber aufgrund ihrer sehr unterschiedlichen Größe, Lage und sogar Art des Defekts können sie für die herkömmliche maschinelle Bildverarbeitung schwer zu finden sein. Ein Anomalienerkenner kann schnell auf nur gute Teile trainiert werden, um die fehlerhaften Teile effizient zu finden.

Kontrolle der Verpackung

Bei allen Arten von Verpackungen kann etwas schief gehen. Da sich Verpackungen häufig ändern können und aufgrund ihrer Variabilität ist es nicht immer am kosteneffizientesten, die Prüfung zu automatisieren. Mit KI ist es schnell und kostengünstig möglich, eine Schachtel auf alle Teile zu prüfen, eine Palette auf Vollständigkeit zu untersuchen, zu bestätigen, dass ein Produkt korrekt verpackt ist, oder sogar die Etikettierung zu kontrollieren. Eine frühzeitige Problemerkennung kann Maschinenausfälle verhindern, Ausfallzeiten reduzieren und sogar Kosten senken.

Komplexe Montage

Die Automatisierung komplexer Montagevorgänge, insbesondere bei unterschiedlichen Produktionsläufen, kann kostspielig sein. Die PCBA-Fertigung und die allgemeine Elektronikmontage zum Beispiel können so viele Komponenten haben, dass die herkömmliche regelbasierte maschinelle Bildverarbeitung zu viel Zeit oder Kosten erfordert, um einsatzfähig zu werden. Mit Klassifikatoren und Anomalieerkennern kann die visuelle Inspektion mit einem kleinen Datensatz und minimaler Kennzeichnung schnell eingerichtet werden.

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