KI-gestützte Bildverarbeitungssysteme statt herkömmlichere Qualitätskontrollen
Viele Unternehmen haben den ersten Schritt in Richtung Industrie 4.0 gewagt und statt der Fehlerprüfung durch das menschliche Auge zu einer Kamera gestützte QS gewechselt. Doch die einfache Bildverarbeitung birgt auch Gefahren. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, welche Probleme es gibt und wie Sie sie ganz einfach vermeiden können.
Bildverarbeitung durch klassisches Kamerasystem: Probleme und Gefahren
Im ersten Moment klingt es nach einer guten Idee einen Mitarbeiter in der Qualitätskontrolle durch ein einfaches Bildverarbeitungssystem zu ersetzen. Doch sieht eine Kamera genau so viel wie ein Mensch? Die Antwort ist: Jein.
Das Problem: Es ist erforderlich die gesuchten Fehler beschreiben zu können. Bei simplen Fehlergruppen ist dies kein Problem. Anders sieht es bei komplexen Fehlerarten ohne klar definiertes Muster aus. Hinzu kommen noch die Schwierigkeiten bei veränderten Lichtverhältnissen oder schräg liegenden Teilen.
Warum ein KI-gestütztes Kamerasystem für die Qualitätssicherung wählen?
Durch maschinelles Lernen ist die KI in der Lage auch komplexe Fehler und Merkmale zu identifizieren und das ganz ohne komplizierte Grenzwertdefinition, wie bei der klassischen industriellen Bildverarbeitung. Denn: Beim Anlernen entscheiden Sie, welche Teile als IO und welche als nicht IO gelten. Die KI erkennt und lernt dann diese Muster - genau wie es ein Mitarbeiter machen würde. Selbst unterschiedliche Lichtverhältnisse oder veränderte Lage ignoriert die KI und konzentriert sich ausschließlich auf die Fehlererkennung. Dadurch wird die Qualitätskontrolle zuverlässig und robust gegenüber Umweltfaktoren und Sie sparen Kosten durch vermiedenen Pseudoausschuss.
Bildverarbeitungssysteme in der Industrie: klassisches vs. KI-basiertes Kamerasystem
Klassische Kamerasysteme
Die Funktionsweise eines klassischen Kamerasysteme basiert auf den Hell- / Dunkelvergleich oder Pixelvergleich. Das bedeutet die Kamera macht ein Bild von dem zu überprüfenden Teil und vergleicht dieses dann mit den bestehenden Bildern und den definierten Grenzwerten. Daher ist es wichtig vorher die Grenzwerte hinsichtlich der IO und nicht IO Kriterien genau festzulegen und zu programmieren.
Vorteil
Nachteil
KI-basierte Kamerasysteme
Das KI-basierte Kamerasystem funktioniert wie das Gedächtnis eines Menschen. Das bedeutet, dass die Fehlerbilder wie als Erfahrung abgespeichert werden. Hierbei scannt die Kamera das Teil und die KI überprüft es auf bekannte Fehler. Dabei ist es egal in welcher Variante der Fehler auftaucht. Durch die vorher festgelegten Kriterien kann die KI klar entscheiden, ob es sich um ein IO oder nicht IO Teil handelt. So kann eine objektive Einschätzung gewährleistet werden.
Vorteil
Nachteil
Fazit: KI-Bildverarbeitung ist erkennt zuverlässig komplexe Fehlerbilder
Die KI-Bildverarbeitung ermöglicht es, komplexe Fehlerbilder, wie Textilfehler oder feinste Materialabweichungen klar zu identifizieren. Nach einem gezielten Anlernprozess, der von Ihren Mitarbeitern begleitet werden kann, sichern Sie sich das Erfahungswissen Ihrer Mitarbeiter und automatisieren komplexe Qualitätsprüfungen.