BENÖTIGT DAS QUALITÄTSKONTROLLSYSTEM IMMER EINE INTELLIGENTE KAMERA?
EIN FEHLERHAFTES TEIL IST NICHT IMMER LEICHT ZU ERKENNEN
Stellen Sie sich eine Produktionslinie vor, auf der alle paar Sekunden ein neues Teil erscheint. Bei der Massenproduktion wäre eine manuelle Kontrolle jedes Elements nicht nur zeitaufwendig, sondern auch unwirtschaftlich. Aus diesem Grund setzen moderne Produktionsstätten zunehmend auf automatisierte Qualitätssicherungssysteme, die jede Inspektion wiederholbar und mit gleicher Genauigkeit durchführen. Die Rolle des Bedieners verschwindet nicht – sie ändert sich jedoch. Anstatt alle Teile zu kontrollieren, überprüft der Mensch meist nur die Produkte, die zuvor vom System als potenziell nicht konform gekennzeichnet wurden. Dieser Ansatz erhöht die Effizienz des Prozesses und ermöglicht es gleichzeitig, sich auf Fälle zu konzentrieren, die eine echte Bewertung erfordern.
In vielen Produktionsprozessen genügt eine geringfügige Abweichung von der Norm – eine schlecht ausgeführte Bedruckung, das Fehlen eines Elements, eine falsche Farbe oder eine beschädigte Oberfläche – damit das fertige Produkt die Qualitätsanforderungen nicht erfüllt.
Jahrelang wurden solche Aufgaben Mitarbeitern oder spezialisierten Bildverarbeitungssystemen auf Basis intelligenter Kameras übertragen. Beide Lösungen haben ihre Vorteile, sind jedoch auch mit bestimmten Einschränkungen verbunden. Die manuelle Kontrolle ist zeitaufwendig und anfällig für Fehler, die durch die Ermüdung des Bedieners entstehen, während professionelle Bildverarbeitungssysteme oft erhebliche finanzielle Aufwendungen und spezialisiertes Wissen bei der Implementierung erfordern.
Gibt es eine Zwischenlösung?
WAS IST EIGENTLICH AI VISION INSPECTION?
Klassische Bildverarbeitungssysteme basieren auf einem Satz vordefinierter Regeln. Die Software analysiert das Bild, misst Abstände, erkennt Kanten oder vergleicht Formen mit einem gespeicherten Muster. Dieser Ansatz funktioniert in vielen Anwendungen, wird jedoch weniger effektiv, wenn die zu kontrollierenden Produkte voneinander abweichen oder wenn die Anzahl möglicher Varianten sehr groß ist.
Künstliche Intelligenz verändert die Arbeitsweise solcher Systeme.
Anstelle starr programmierter Regeln wird ein maschinelles Lernmodell verwendet, das lernt, charakteristische Merkmale eines Produkts anhand bereitgestellter Beispiele zu erkennen. Nach entsprechendem Training kann es Bilder klassifizieren, Unstimmigkeiten erkennen oder spezifische Objekte mit hoher Effizienz identifizieren.
Dadurch muss das System nicht jede mögliche Mangel genau beschrieben bekommen. In vielen Fällen reicht es aus, es zu lehren, wie ein korrektes Produkt aussieht oder eine Sammlung von Beispielbildern bereitzustellen, die sowohl korrekte als auch fehlerhafte Elemente zeigen.
Um dies zu ermöglichen, muss das Modell zuvor an einem entsprechend vorbereiteten Satz von Bildern trainiert werden, die sowohl korrekte als auch fehlerhafte Produkte zeigen. Auf dieser Grundlage lernt es, charakteristische Merkmale der einzelnen Klassen zu erkennen und Abweichungen vom Muster zu erkennen.
KI ERSETZT DEN BEDIENER NICHT – SIE UNTERSTÜTZT IHN
Einer der am häufigsten wiederholten Mythen über künstliche Intelligenz ist die Vorstellung, dass sie den Menschen vollständig ersetzen soll. In der Praxis spielen moderne Qualitätssicherungssysteme eine ganz andere Rolle.
Ihre Aufgabe ist es, wiederholbare Tätigkeiten mit unveränderlicher Genauigkeit über viele Stunden auszuführen. Der Mensch trifft weiterhin die Entscheidung über das weitere Vorgehen mit dem Produkt, während das KI-System dabei hilft, Elemente zu erkennen, die eine zusätzliche Kontrolle erfordern.
Dieser Ansatz reduziert die Anzahl übersehener Mängel, verkürzt die Kontrollzeit und entlastet die Bediener von monotonen Aufgaben.
WO EIGNEN SICH SOLCHE LÖSUNGEN AM BESTEN?
AI Vision Inspection-Systeme finden Anwendung in vielen Industriezweigen.
Sie werden am häufigsten verwendet für:
- das Erkennen fehlender Teile,
- die Überprüfung der Montagekorrektheit,
- die Qualitätskontrolle von Drucken und Markierungen,
- die Farberkennung,
- die Produktklassifizierung,
- die Erkennung von Oberflächenschäden,
- die Überprüfung der Anwesenheit von Etiketten oder Codes.
Wichtig ist, dass ähnliche Lösungen nicht sofort in der gesamten Produktionslinie implementiert werden müssen. Immer öfter ist der erste Schritt der Aufbau einer kleinen Teststation, die es ermöglicht, die Effektivität des KI-Modells unter realen Bedingungen zu testen.
WIE FUNKTIONIERT EIN MODERNES AI VISION INSPECTION-SYSTEM?
Obwohl der Begriff AI Vision kompliziert klingen mag, ist das grundlegende Prinzip der Funktionsweise solcher Systeme relativ einfach. Eine Kamera zeichnet das Bild des Produkts auf, und dann analysiert ein speziell trainiertes Modell es und vergleicht es mit den während des Lernprozesses gespeicherten Mustern.
Je nach Anwendung kann das System verschiedene Fragen beantworten:
- Wurden alle Teile korrekt montiert?
- Hat das Produkt die richtige Farbe?
- Sind auf der Oberfläche Kratzer oder Risse aufgetreten?
- Befindet sich das Etikett an der richtigen Stelle?
- Ist der Druck vollständig und lesbar?
- Gehört das Produkt zur richtigen Qualitätsklasse?
Der größte Vorteil dieses Ansatzes ist die Möglichkeit, das Bild in Echtzeit zu analysieren und die gleiche Genauigkeit unabhängig von der Anzahl der geprüften Produkte zu wahren.
VOM BILD ZUR ENTSCHEIDUNG
Ähnlich wie bei der Überwachung von Vibrationen führt auch das Bildverarbeitungssystem mehrere aufeinanderfolgende Datenverarbeitungsschritte durch.
Der typische Ablauf sieht wie folgt aus:
Kamera → Bildverarbeitung → Maschinelles Lernmodell → Klassifizierung → Entscheidung
Je nach Art der Anwendung kann das Endergebnis sein:
- Information über ein korrektes Produkt,
- Erkennung eines Mangels,
- Zuordnung des Produkts zu einer bestimmten Klasse,
- Aussortierung des Teils aus der Produktionslinie,
- Weitergabe der Informationen an den Bediener oder das Steuerungssystem.
Immer öfter wird die Analyse lokal durchgeführt, ohne dass jedes Bild an einen Server gesendet werden muss. Dies reduziert Verzögerungen, verringert die Netzwerkbelastung und ermöglicht eine schnellere Reaktion auf erkannte Unregelmäßigkeiten.
VON PROOF OF CONCEPT ZUR IMPLEMENTIERUNG
Einer der größten Vorteile moderner KI-Tools ist die Möglichkeit, sehr schnell einen Demonstrator vorzubereiten.
Es ist nicht notwendig, sofort ein komplettes Qualitätssicherungsstand zu entwerfen. Eine viel vernünftigere Lösung ist der Beginn mit einem kleinen Pilotprojekt.
Ein mögliches Szenario könnte wie folgt aussehen:
- Auswahl eines Prozesses, der eine Qualitätskontrolle erfordert.
- Vorbereitung einer Station mit Kamera und geeigneter Beleuchtung.
- Sammeln von Bildern korrekter und fehlerhafter Produkte.
- Training des maschinellen Lernmodells.
- Tests der Wirksamkeit unter realen Bedingungen.
- Erweiterung der Lösung um weitere Stationen.
Dieser Ansatz ermöglicht eine schnelle Bewertung der Wirksamkeit der Lösung und bestimmt, ob die automatische Qualitätskontrolle die erwarteten Vorteile bringen wird.
ARDUINO UNO Q ALS PLATTFORM FÜR AI VISION-ANWENDUNGEN
In der Kampagne "Entdecken Sie praktische Anwendungen von Edge AI mit Arduino UNO Q" zeigt Arduino, dass künstliche Intelligenz nicht nur in Rechenzentren oder Industriecomputern eingesetzt werden kann, sondern auch in kompakten Geräten, die direkt an der Produktionslinie arbeiten.
Die Plattform Arduino UNO Q ermöglicht den Aufbau von Demonstratoren und Anwendungen, die lokale Bildanalysen durchführen und mit Kameras zusammenarbeiten, die mit dem Arduino-Ökosystem kompatibel sind. Dadurch ist es möglich, ein System zu erstellen, das Bilder direkt auf dem Gerät analysiert und nur das Ergebnis der Klassifizierung oder Informationen über erkannte Unstimmigkeiten weitergibt.
Die Plattform eignet sich sowohl für den Bau von Demonstratoren und Proof-of-Concept-Projekten als auch für die Implementierung der ersten Anwendungen, die AI Vision nutzen.
WIE SIEHT EINE BEISPIELHAFTE ARCHITEKTUR DER LÖSUNG AUS?
Eine solche Architektur lässt sich problemlos um zusätzliche Komponenten erweitern, beispielsweise LED-Beleuchtung, Sensoren zur Anwesenheitserkennung von Werkstücken, Kommunikationsmodule oder eine Benutzerschnittstelle.
WELCHE KOMPONENTEN WERDEN BENÖTIGT?
Der Aufbau einer einfachen AI Vision Inspection-Station erfordert keine große Anzahl an Komponenten. Die richtige Auswahl der Bauteile ist jedoch entscheidend für die Leistungsfähigkeit des Systems.
Ein Basisset kann Folgendes umfassen:
Alle für den Aufbau eines Demonstrators oder Prototyps erforderlichen Komponenten können aus dem TME-Sortimentzusammengestellt werden. Anschließend lässt sich das Projekt entsprechend neuer Anforderungen weiterentwickeln.
ZUSAMMENFASSUNG
Noch vor wenigen Jahren wurde die automatische Qualitätskontrolle hauptsächlich mit kostspieligen Bildverarbeitungssystemen in Verbindung gebracht. Die Weiterentwicklung von Machine-Learning-Modellen und kompakten Embedded-Plattformen hat jedoch dazu geführt, dass der Aufbau einer eigenen AI Vision Inspection-Station deutlich einfacher und kostengünstiger geworden ist.
Der Einstieg mit einem kleinen Pilotprojekt ermöglicht es, die Wirksamkeit der Lösung zu überprüfen, Erfahrungen zu sammeln und das System schrittweise an die Anforderungen des Unternehmens anzupassen. Für viele Unternehmen stellt ein solches Pilotprojekt den ersten Schritt zur Einführung einer KI-gestützten automatischen Qualitätskontrolle dar.
Plattformen wie Arduino UNO Q ermöglichen in Kombination mit Kameras, geeigneter Beleuchtung und weiteren im TME-Sortiment verfügbaren Komponenten die Entwicklung moderner Anwendungen, die künstliche Intelligenz für die automatische Qualitätskontrolle nutzen.
ENTDECKEN SIE WEITERE EINSATZMÖGLICHKEITEN VON ARDUINO UNO Q
Die Qualitätskontrolle mithilfe von KI ist nur eines von vielen Einsatzbeispielen der Arduino UNO Q-Plattform.
Erfahren Sie außerdem, wie Sie die Plattform nutzen können für:
- Condition Monitoring und die Überwachung von Maschinenvibrationen,
- Die Ausführung lokaler KI-Agenten direkt auf dem Gerät.
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Transfer Multisort Elektronik (TME) gehört zu den weltweit größten Distributoren für elektronische Komponenten, elektrotechnische Bauteile, Werkstattausrüstung und industrielle Automatisierung. Der Katalog umfasst über 1.500.000 Produkte von 1.300 führenden Herstellern. Moderne Logistikzentren von TME in Łódź und Rzgów (Polen) mit einer Gesamtfläche von über 40.000 m² versenden täglich fast 6.000 Pakete an Kunden in mehr als 150 Ländern.
TME engagiert sich zudem für die Förderung der Kenntnisse und Fähigkeiten junger Ingenieure und Elektronikbegeisterter durch das Projekt TME Education und unterstützt die Tech-Community mit der Veranstaltungsreihe TechMasterEvent, die Innovation und Erfahrungsaustausch fördert.
