KI Qualitätskontrolle: Aufwendige Qualitätsprüfungen mit KI-Kamerasystemen automatisieren
Ziel der Qualitätskontrolle ist es, Reklamationen zu vermeiden und Produktionsprozesse zu optimieren. In vielen Betrieben werden Qualitätskontrollen noch händisch von Mitarbeitern in Form von Stichproben oder einer Endkontrolle durchgeführt, weil bisherige Kamerasysteme nicht ausreichend gut funktionieren, um Fehler so zuverlässig zu erkennen wie das menschliche Auge.
Dadurch steigt nicht nur das Gefahrenpotenzial, das Fehler übersehen werden, sondern der aktuelle Prüfprozess bindet wertvolle Mitarbeiterzeit in Zeiten von Fachkräftemangel.
Hier kann eine KI-basierte Qualitätskontrolle die Lösung sein, weil wichtige Stationen im Produktionsprozess automatisch überwacht und Fehler zuverlässig sowie frühzeitig erkannt werden, ohne Mitarbeiterzeit zu binden.
In diesem umfassenden Leitfaden erfahren Sie, wie KI-basierte Qualitätsprüfungen in Fertigungsbetrieben Schritt-für-Schritt implementiert werden und wodurch sich diese von klassischen Kamerainspektionen unterscheiden.
Was ist eine KI-basierte Qualitätskontrolle?
KI-basierte Qualitätskontrolle ist ein automatisiertes Prüfverfahren, bei dem Deep-Learning-Algorithmen (Künstliche Intelligenz) visuelle Daten analysieren, um Fertigungsfehler in Echtzeit zu erkennen und zu klassifizieren.
Im Gegensatz zur klassischen Bildverarbeitung, die auf starren Regeln basiert, lernt das KI-System variierende Fehlerbilder (wie Kratzer, Verformungen oder Texturabweichungen) anhand von Trainingsbeispielen.
Dies ermöglicht eine robuste 100%-Kontrolle auch bei schwierigen Lichtverhältnissen oder komplexen Oberflächen.
Einfach gesagt: Ein KI-Kamerasystem lernt Fehlerbilder zu erkennen, wie ein Mensch und sucht aktiv nach typischen Fehlern auf Ihrer Ware.
KI bedeutet in diesem Zusammenhang drei Dinge:
Damit unterscheiden sich KI-basierte Kamerasysteme zur Qualitätskontrolle stark von klassischen Kamerasystemen, die oft starr programmiert sind und bei Abweichungen schnell an ihre Grenzen stoßen. Dadurch werden visuelle Inspektionen durch Kamerasysteme ein effektives Element in der Qualitätssicherung.
Warum eine KI-basierte Qualitätskontrolle?
Die Qualitätsanforderungen steigen seit Jahren kontinuierlich. Einerseits werden Kunden immer anspruchsvoller, sodass neuerdings Ware reklamiert wird, die vor ein paar Jahren als IO galt.
Andererseits gibt es im deutschsprachigen DACH Raum immer weniger Fachpersonal für die tägliche Arbeit in der Produktion, sodass die Qualitätskontrollen durch Menschen zum echten Engpass in der Produktion werden.
Hier setzt die Künstliche Intelligenz (KI) an, um auf der einen Seite dem Fachkräftemangel entgegenzuwirken und auf der anderen Seite Fehler viel zuverlässiger zu erkennen, als es bisherige Kamerasysteme oder Menschen schaffen.
Vier Gründe für KI Qualitätssicherung
Schnellere Durchlaufzeit
Die Automatisierung der Qualitätskontrollen beschleunigen die gesamte Durchlaufzeit, weil Fehler schneller und in Echtzeit erfasst werden.
Genauigkeit
Ein KI System kennt genau die Fehlertypen, die Ihre Produkte haben können und sucht aktiv wie ein Mitarbeiter mit jahrelanger Berufserfahrung.
Ausschuss-Stopp
Oberflächenfehler werden in Echtzeit detektiert und von der KI interpretiert, um vordefinierte Entscheidungen gemäß Fehlertyp und Fehlerhäufigkeit zu treffen und Folgeausschuss zu stoppen.
Skalierbarkeit
Ein KI System beruht auf einem datenbasierten Anlernprozess, auf dem iterativ aufgebaut werden kann. Diese Daten lassen sich kosteneffizient per copy & paste auf weitere Anlagen ausrollen.
Kamerasysteme zur visuellen Oberflächeninspektion - alte Welt vs. KI-Systeme
Kamerasysteme für die Warenprüfung und Oberflächenkontrolle ist genau genommen nichts Neues. Es gibt schon seit Jahrzehnten Kameratechnik und Inspektionssysteme, die mittels industrieller Bildverarbeitung manuelle Prüfkontrollen automatisieren sollen.
In einigen Branchen ist das auch vollkommen ausreichend und zweckdienlich, doch es gibt auch unzählige Produktionsunternehmen, die mit den "altbekannten" Systemen nicht arbeiten können.
Die häufigsten Gründe, warum bestehende Kamerasysteme - die mittels industrieller Bildverarbeitung arbeiten - scheitern, sind:
Was ist der Unterschied bei KI-basierter Kamerainspektion?
In der alten Welt ist die kamerabasierte Qualitätskontrolle eher ein passiver SOLL / IST-Vergleich statt aktive Fehlersuche. Die Bildaufnahme ist hier viel empfindlicher, weil das erfasste Bild mit einem hinterlegten Bild in der Software lediglich abgeglichen wird.
Dadurch wird auch ein Staubpartikel schnell als Fehler detektiert, weil das aufgenommene Bild vom hinterlegten Gutbild abweicht. Die Parametrierung der Software ist dabei oftmals viel zu aufwendig, um die Funktionsweise der Kamerainspektion zweckdienlich zu gestalten. Die genauen Unterschiede in der Bildverarbeitung finden Sie in unserem vertiefenden Artikel dazu.
Die Lösung bei komplexen Fehlerprüfungen?
Ein KI-basiertes Kamerasystem mit folgenden drei Elementen:
1. KI-Bildverarbeitung
Die KI lernt anhand von Beispielbildern Ihre Gutware und typische Fehlerbilder. Stellen Sie sich das so vor, als lernt ein neuer Mitarbeiter Ihren Fehlerkatalog und sucht anschließend aktiv nach den gelernten Fehlern. Auch individuelle Fehlertoleranzbereiche können hier berücksichtig werden.
2. Maschinelles Lernen
Anstatt über Parametrierung der Software vorzugeben, anhand welcher Merkmale ein Fehlerbild zu erkennen ist, lernt die KI selbstständig die Muster zur Unterscheidung von Fehlerbildern. Dieser Lernprozess muss lediglich überwacht und getestet werden, um zu sehen, wann die KI ein Fehlerbild richtig gelernt hat.
3. Synthetische Daten
Der Unterschied im Lernprozess zwischen Mensch und KI ist, dass eine KI deutlich mehr Bilddaten benötigt, um Fehlerklassen zu verallgemeinern. Daher müssen Echtdaten mit synthetischen Daten angereichert werden, um den Lernfortschritt der KI zu beschleunigen und die Fehler in einem ausbalancierten Verhältnis zu lernen.
Detailliertere Angaben zu einem funktionierenden KI-Kameraprüfsystem und den genauen Hardwarefakten, finden Sie in unserem vertiefenden Hardware-Guide für die Produktion.
Vergleich zwischen menschliche Qualitätsprüfung vs. industrieller Bildverarbeitung vs. KI Qualitätskontrolle
Was? | Mensch | "Klassische" Kamerainspektion | KI-Kamerainspektion |
|---|---|---|---|
Wie? | Mitarbeiter / Lohnsortierer | passiver Bildvergleich / SOLL-/IST-Abgleich | Aktive Suche nach gelernten Fehlerbildern |
+ | schnelles Verstehen & Erfassen von Fehlerbildern | schnelle Bilderfassung / Prüfung | schnelle & zuverlässige Fehlerprüfung |
- | Langsam, Fehleranfällig & Subjektiv und teuer | Hoher Parametrierungsaufwand, starr & fehleranfällig (Pseudofehler) | Ggfls. höhere Initialkosten bei der Erstanschaffung |
Fazit | Überflüssig | Auslaufmodell | Neuer Standard |
In fünf Schritten zur KI Qualitätskontrolle mit QUINTINA vision (Implementierung)
Es ist zwar jedes Projekt einzigartig und es gibt unterschiedlichste Anforderungen an ein System zur automatisierten visuellen Qualitätskontrolle, aber der grundsätzliche Ablauf lässt sich in 5 Schritten einteilen.
Schritt 1: Produktionsdaten & Bilder sammeln
Im Live-Betrieb müssen Bilder der Gutware und erste Fehlerbilder aufgenommen werden. Hier ist es wichtig, ein passendes Kamera- und Lichtsetup zu finden, das die Fehlerbilder zuverlässig aufnehmen kann.
Schritt 2: Anomalien erkennen & erfassen
Jetzt wo die Software weiß, wie die Gutware aussieht und die Kameras in der Lage sind, potenzielle Fehler (Anomalien) zu erkennen, können diese nicht-klassifizierten Bilder erfasst und gespeichert werden.
Schritt 3: Abweichungen labeln & bewerten
Die gespeicherten Anomalien (Abweichungen von der Gutware) werden von Ihren erfahrenen Mitarbeitern klassifiziert und bewertet. Damit sichern Sie nicht nur wertvolles Erfahrungswissen Ihrer Mitarbeiter, sondern Ierhalten eine Datenbasis für ein darauf aufbauendes KI-Training.
Schritt 4: KI trainieren und iterativ verbessern
Die aufgebaute Datenbasis ist die Grundlage für ein gezieltes KI-Training zur Objekterkennung, sodass die Software lernt, Fehlerklassen zu unterscheiden und zu bewerten wie ein menschlicher Mitarbeiter. Dieses KI-Training ist ein iterativer Prozess und kann mit synthetischen Daten beschleunigt und abgesichert werden.
Schritt 5: Regelbasierte Entscheidungen definieren
An dieser Stelle ist die Objekterkennung abgeschlossen und die KI sucht aktiv nach gelernten Fehlerbildern. Jetzt stellt sich die Frage, was nach der Fehlerdetektion im Prozess passieren soll. Beispiele dafür sind: Maschinenstopp bei einem bestimmten Fehler oder eine Übertragung der Daten ins MES-System.
Retrofit-Lösungen für KI Qualitätsprüfung - drei Praxisbeispiele für KI-basierte Kamerainspektion
Textil: Filzherstellung
Metall: Schraubkopfprüfung
Gummi: Bodenbelag
Fazit: Kosten sparen, Marge erhöhen und Erfahrungswissen digitalisieren
Die Qualitätskontrolle ist für viele Produktionsunternehmen immer noch ein ungeliebter Kostenblock, der sich durch KI zum Profitcenter entwickeln kann. Denn Fakt ist: Die menschliche Prüfung oder eine nicht funktionierende Kameraprüfung mit industrieller Bildverarbeitung, verlangsamt den gesamten Wertschöpfungsprozess.
Mit einer Automatisierung in diesem Bereich lassen sich signifikant Personalkosten einsparen, der Durchsatz erhöhen und damit die Marge steigern. Darüber hinaus sichern Sie sich das wertvolle Erfahrungswissen Ihrer Mitarbeiter, wenn diese dem KI-System im Trainingsprozess Feedback geben.
Die Implementierung von KI in Ihre Unternehmensprozesse, ist eine langsame Transformation, die erfahrungsgemäß etwas Zeit braucht, um Ihre Mitarbeiter im Prozess abzuholen und erfolgreich einzubinden. Warten Sie also nicht, bis Ihre erfahrenen Mitarbeiter in Rente gehen, sondern nutzen Sie jetzt das Anwenderwissen für Ihren Betrieb.
Kostenfreier Machbarkeitstest?
Jedes Quartal vergeben wir 2 Plätze für einen kostenfreien Machbarkeitstest (Wert: 1.500,- EUR), weil daraus in den meisten Fällen konkrete Projekte resultieren.
FAQ - Häufig gestellte Fragen
Nein. Dank unserer Technologie nutzen wir synthetische Daten (künstlich erzeugte Fehlerbilder). Wir benötigen primär Bilder Ihrer Gutware und ein paar wenige Fehlerbilder. Aus dem vorhandenen Material erzeugen wir digitale Zwillinge und reichern die Datensätze damit an.
Absolut. Das ist der Hauptvorteil gegenüber klassischer Bildverarbeitung. Unsere Deep-Learning-Algorithmen lernen – ähnlich wie das menschliche Auge – 'Störfaktoren' wie Schatten oder Staub zu ignorieren und sich rein auf die tatsächlichen Defekte am Produkt zu fokussieren. Das reduziert den Pseudoausschuss drastisch."
Vor jedem Projekt schauen wir uns Ihre Produkte und Fehlerbilder genau an und geben Ihnen Auskunft über die Machbarkeit. Mit dem Angebot geht auch immer ein Werkvertrag einher, der die zuverlässige Fehlerprüfung anhand eines Pflichtenheftes garantiert. Prinzipiell gilt: Alles, was ein Mensch mit bloßem Auge erfassen kann, kann auch eine smarte Kamera.
Eine schwierig zu beantwortende Frage, weil es sich hierbei nicht um ein Standardprodukt handelt. Der finale Preis ist immer von drei Faktoren abhängig: Benötigte Hardware (Kameras, Licht, PC, etc.), Softwareentwicklung (KI-Training) und gewünschte Prozessintegration (was soll nach der Fehlererkennung passieren?). In der Regel sind Projekte zwischen 50.000-100.000 EUR die Regel, allerdings fallen Softwarekosten nur einmalig an, was bei mehreren Anlagen vorteilhaft ist.
Das KI-Training ist abhängig von Ihrer Artikel- und Fehlervielfalt. Ein üblicher Projektrahmen ist zwischen 3-6 Monate.