Maschinelles Sehen und die Rolle der KI in der Qualitätskontrolle
Der zunehmende Einsatz von Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) hat die Qualitätskontrolle in der Fertigung revolutioniert. Da Produktionsprozesse immer komplexer werden, stoßen traditionelle Inspektionsmethoden an ihre Grenzen. Dank ihrer Anpassungsfähigkeit und der Fähigkeit, die Inspektionsgenauigkeit und -effizienz zu verbessern, hat sich KI als unverzichtbares Werkzeug zur Aufrechterhaltung hoher Qualitätsstandards in Produktions- und Fertigungsumgebungen etabliert.
KI-gestützte visuelle Inspektion
KI-gestützte Defekterkennung, angetrieben durch fortschrittliche maschinelle Lernalgorithmen wie neuronale Netze für Deep Learning, bietet unübertroffene Geschwindigkeit und Präzision in der Fehlererkennung und optimiert die Qualitätskontrolle über verschiedene Produktionslinien hinweg. Während traditionelle Inspektionsmethoden auf subjektive menschliche Beurteilung oder starre regelbasierte Ansätze angewiesen sind, gewährleistet die KI-basierte Inspektion eine konsistente Inspektionsleistung, Skalierbarkeit und datengesteuerte Entscheidungsfindung. Diese Systeme analysieren visuelle Daten mit bemerkenswerter Genauigkeit, erkennen selbst kleinste Defekte und verarbeiten effizient große Mengen an Produkten.
KI-Algorithmen sind herausragend in der Erkennung einer Vielzahl von Produktfehlern – von Oberflächenunregelmäßigkeiten bis hin zu komplexen Anomalien und Abweichungen. Durch die Echtzeitanalyse visueller Daten nutzen KI-Inspektionssysteme fortschrittliche Bildverarbeitungstechniken, um Defekte zu identifizieren, die mit herkömmlichen Methoden möglicherweise übersehen werden. Diese hohe Präzision hebt nicht nur die Qualitätsstandards an, sondern reduziert auch erheblich das Risiko, dass fehlerhafte Produkte zu den Verbrauchern gelangen.
Darüber hinaus sind KI-Systeme dank hochentwickelter Machine-Learning-Algorithmen in der Lage, Defekte mit bemerkenswerter Genauigkeit zu klassifizieren. Durch den Einsatz dieser Techniken können Hersteller fehlerhafte Artikel effizient sortieren und kategorisieren, wodurch sie spezifische Probleme schnell beheben und Überausschussraten sowie falsch-negative Ergebnisse in der Qualitätskontrolle minimieren können.
Neben der Defekterkennung und -klassifikation spielt die KI-gestützte optische Zeichenerkennung (OCR) eine entscheidende Rolle in der Fertigung und Logistik. OCR-Systeme können wichtige Informationen wie Seriennummern, Verfallsdaten und andere Daten direkt von Produkten oder Verpackungen präzise auslesen. Diese Fähigkeit verbessert die Rückverfolgbarkeit und stellt die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicher.
KI-Technologie ermöglicht auch die Identifizierung spezifischer Merkmale oder fehlender Komponenten in Produkten durch Präsenz-/Abwesenheitsprüfungen, um die Einhaltung strenger Qualitätsstandards zu gewährleisten. Diese Funktionalität ist besonders wichtig in Fertigungsstraßen, in denen die genaue Platzierung von Komponenten für die Produktfunktionalität und -sicherheit entscheidend ist.
Es gibt viele Branchen, die KI-gestützte visuelle Inspektionen für die Qualitätskontrolle nutzen. Zum Beispiel setzen Unternehmen wie Samsung in der Elektronikfertigung KI-basierte visuelle Inspektionssysteme ein, um Defekte auf Leiterplatten (PCBs) mit außergewöhnlicher Präzision zu erkennen. Diese Systeme analysieren riesige Datensätze von beschrifteten PCB-Bildern, um Unvollkommenheiten zu identifizieren, die menschlichen Inspektoren entgehen könnten. Ähnlich werden in der Pharmaindustrie KI-gestützte Vision-Systeme mit hochauflösenden Kameras eingesetzt, um pharmazeutische Fläschchen während des Verpackungsprozesses auf Risse, fehlende Kappen oder Fremdkörper zu überprüfen.
KI-Algorithmen sind herausragend in der Erkennung einer Vielzahl von Produktfehlern – von Oberflächenunregelmäßigkeiten bis hin zu komplexen Anomalien und Abweichungen. Durch die Echtzeitanalyse visueller Daten nutzen KI-Inspektionssysteme fortschrittliche Bildverarbeitungstechniken, um Defekte zu identifizieren, die mit herkömmlichen Methoden möglicherweise übersehen werden. Diese hohe Präzision hebt nicht nur die Qualitätsstandards an, sondern reduziert auch erheblich das Risiko, dass fehlerhafte Produkte zu den Verbrauchern gelangen.
Darüber hinaus sind KI-Systeme dank hochentwickelter Machine-Learning-Algorithmen in der Lage, Defekte mit bemerkenswerter Genauigkeit zu klassifizieren. Durch den Einsatz dieser Techniken können Hersteller fehlerhafte Artikel effizient sortieren und kategorisieren, wodurch sie spezifische Probleme schnell beheben und Überausschussraten sowie falsch-negative Ergebnisse in der Qualitätskontrolle minimieren können.
Neben der Defekterkennung und -klassifikation spielt die KI-gestützte optische Zeichenerkennung (OCR) eine entscheidende Rolle in der Fertigung und Logistik. OCR-Systeme können wichtige Informationen wie Seriennummern, Verfallsdaten und andere Daten direkt von Produkten oder Verpackungen präzise auslesen. Diese Fähigkeit verbessert die Rückverfolgbarkeit und stellt die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicher.
KI-Technologie ermöglicht auch die Identifizierung spezifischer Merkmale oder fehlender Komponenten in Produkten durch Präsenz-/Abwesenheitsprüfungen, um die Einhaltung strenger Qualitätsstandards zu gewährleisten. Diese Funktionalität ist besonders wichtig in Fertigungsstraßen, in denen die genaue Platzierung von Komponenten für die Produktfunktionalität und -sicherheit entscheidend ist.
Es gibt viele Branchen, die KI-gestützte visuelle Inspektionen für die Qualitätskontrolle nutzen. Zum Beispiel setzen Unternehmen wie Samsung in der Elektronikfertigung KI-basierte visuelle Inspektionssysteme ein, um Defekte auf Leiterplatten (PCBs) mit außergewöhnlicher Präzision zu erkennen. Diese Systeme analysieren riesige Datensätze von beschrifteten PCB-Bildern, um Unvollkommenheiten zu identifizieren, die menschlichen Inspektoren entgehen könnten. Ähnlich werden in der Pharmaindustrie KI-gestützte Vision-Systeme mit hochauflösenden Kameras eingesetzt, um pharmazeutische Fläschchen während des Verpackungsprozesses auf Risse, fehlende Kappen oder Fremdkörper zu überprüfen.
KI-Visionsinspektion mit Robotik
Die Integration von KI-Technologie mit Robotik hat die Inspektionsfähigkeiten weiter verbessert, insbesondere bei komplexen Gegenständen und mehrdimensionalen Objekten. Bildverarbeitungsgesteuerte Robotik (VGR) kombiniert fortschrittliche KI-Algorithmen mit Robotersystemen, die mit hochauflösenden Kameras und Sensoren ausgestattet sind, um präzise Analysen komplexer Objekte und Strukturen zu ermöglichen.
Im Gegensatz zu herkömmlichen fest installierten Inspektionsmethoden passt sich VGR dynamisch an die Inspektionspfade um Objekte herum an, was Flexibilität und Effizienz erhöht und gleichzeitig die betrieblichen Belastungen verringert. Diese Technologie ist besonders nützlich in Branchen, die mit einzigartigen Herausforderungen der Qualitätskontrolle bei großen Objekten konfrontiert sind oder in kontrollierten Umgebungen arbeiten.
Ein Beispiel hierfür ist der zunehmende Einsatz von KI-gesteuerten kollaborativen Robotern (Cobots) mit Visionssystemen bei großen Automobilherstellern zur automatisierten Lackinspektion. Diese Cobots nutzen hochauflösende Kameras und maschinelle Lernalgorithmen, um Karosserien autonom zu scannen und Lackfehler wie Kratzer oder ungleichmäßige Verteilung zu erkennen.
Ähnlich wird in der Luftfahrtindustrie der Einsatz von KI-gesteuerten Roboterarmen mit hochauflösenden Kameras und zusätzlichen Sensoren, wie Ultraschall, genutzt, um Flugzeugkomponenten auf Mängel oder fehlerhafte Montagen zu überprüfen. Diese Roboterarme navigieren durch enge Räume und führen automatisierte Inspektionen mit Präzision und Effizienz durch, wodurch sie herkömmliche Inspektionsmethoden in Bezug auf Genauigkeit und Geschwindigkeit übertreffen.
Im Gegensatz zu herkömmlichen fest installierten Inspektionsmethoden passt sich VGR dynamisch an die Inspektionspfade um Objekte herum an, was Flexibilität und Effizienz erhöht und gleichzeitig die betrieblichen Belastungen verringert. Diese Technologie ist besonders nützlich in Branchen, die mit einzigartigen Herausforderungen der Qualitätskontrolle bei großen Objekten konfrontiert sind oder in kontrollierten Umgebungen arbeiten.
Ein Beispiel hierfür ist der zunehmende Einsatz von KI-gesteuerten kollaborativen Robotern (Cobots) mit Visionssystemen bei großen Automobilherstellern zur automatisierten Lackinspektion. Diese Cobots nutzen hochauflösende Kameras und maschinelle Lernalgorithmen, um Karosserien autonom zu scannen und Lackfehler wie Kratzer oder ungleichmäßige Verteilung zu erkennen.
Ähnlich wird in der Luftfahrtindustrie der Einsatz von KI-gesteuerten Roboterarmen mit hochauflösenden Kameras und zusätzlichen Sensoren, wie Ultraschall, genutzt, um Flugzeugkomponenten auf Mängel oder fehlerhafte Montagen zu überprüfen. Diese Roboterarme navigieren durch enge Räume und führen automatisierte Inspektionen mit Präzision und Effizienz durch, wodurch sie herkömmliche Inspektionsmethoden in Bezug auf Genauigkeit und Geschwindigkeit übertreffen.
KI-Bildverarbeitung kombiniert mit AR (Augmented Reality).
Die Fusion von KI mit Augmented Reality (AR)-Technologien stellt einen bedeutenden Fortschritt in den Inspektionsmöglichkeiten dar und geht über die reine Fehlererkennung hinaus. Durch das Überlagern von Inspektionsdaten auf physische Objekte verschafft AR + KI den Bedienern umsetzbare Erkenntnisse, die die Entscheidungsfindung verbessern und die Sicherheit am Arbeitsplatz erhöhen. Diese leistungsstarke Kombination nutzt die Stärken von sowohl KI als auch AR, um Inspektionsprozesse zu revolutionieren, umfassendere und effizientere Qualitätskontroll-Workflows zu ermöglichen und neue Anwendungen wie Zählen, Montageverifizierung, SOP-Validierung und Sicherheitsinspektionen zu realisieren.
KI-unterstützte AR-Geräte, wie z. B. Smart Glasses und AR-Headsets, bieten eine nahtlose Schnittstelle für Mitarbeiter an vorderster Front. Allerdings ist die KI-Visions-Technologie nicht auf spezialisierte AR-Hardware beschränkt. Sie kann auch in alltägliche Smart-Geräte wie Smartphones, Tablets, IP-Kameras und Drohnen integriert werden, was die Reichweite und Funktionalität von Inspektionssystemen weiter ausweitet. Die Kompatibilität dieser Technologien mit verschiedenen Smart-Geräten unterstreicht ihre Vielseitigkeit und ihr Potenzial für eine breite Einführung in unterschiedlichen Industrien.
Beispielsweise ermöglicht KI-unterstützte Objekterkennung durch Smart-Geräte in der Logistik und im Lagerwesen eine präzise Bestandszählung, optimiert die Bestandskontrolle und das Inventarmanagement. Diese Integration reduziert Fehler beim Kommissionieren von Bestellungen und versorgt das Lagerpersonal mit umsetzbaren Erkenntnissen, was die Arbeitsabläufe optimiert und die Gesamteffizienz verbessert.
Während der PCB-Montage projizieren diese Systeme Montageanleitungen direkt in das Sichtfeld der Techniker und führen sie Schritt für Schritt durch komplexe Verfahren. KI-Algorithmen analysieren die Handlungen der Techniker und geben in Echtzeit Feedback, um die Einhaltung der Standardarbeitsanweisungen (SOPs) sicherzustellen und Fehler zu minimieren.
KI-unterstützte AR-Inspektion spielt auch eine entscheidende Rolle bei der Gewährleistung von Sicherheit und Compliance. Im Bauwesen können KI-Systeme potenzielle Gefahren erkennen und die Einhaltung von Branchenvorschriften sicherstellen, wodurch das Risiko von Unfällen verringert und die allgemeine Sicherheit auf Baustellen verbessert wird. Bei der Infrastrukturüberwachung ermöglichen mit KI ausgestattete Smart-Geräte den Technikern, Echtzeit-Ferninspektionen durchzuführen und Live-Videostreams zur Analyse an Experten an anderen Orten zu übertragen. KI-Algorithmen können potenzielle Probleme automatisch kennzeichnen, was eine sofortige Untersuchung und Lösung erleichtert. Diese Einrichtung minimiert nicht nur Ausfallzeiten, sondern gewährleistet auch die Zuverlässigkeit von Maschinen und kritischer Infrastruktur.
Ähnlich wird in der Offshore-Windindustrie die Überwachung und Fortschrittsverfolgung durch Drohnen mit KI- und AR-Funktionen unverzichtbar. Diese Drohnen bieten umfassende Luftaufnahmen, die mit AR-Überlagerungen angereichert sind, darunter Baupläne und Sicherheitsanweisungen. Diese erweiterte Perspektive ermöglicht es den technischen Teams, schnell fundierte Entscheidungen zu treffen, um rechtzeitige Anpassungen vorzunehmen und die Qualität zu kontrollieren.
KI-unterstützte AR-Geräte, wie z. B. Smart Glasses und AR-Headsets, bieten eine nahtlose Schnittstelle für Mitarbeiter an vorderster Front. Allerdings ist die KI-Visions-Technologie nicht auf spezialisierte AR-Hardware beschränkt. Sie kann auch in alltägliche Smart-Geräte wie Smartphones, Tablets, IP-Kameras und Drohnen integriert werden, was die Reichweite und Funktionalität von Inspektionssystemen weiter ausweitet. Die Kompatibilität dieser Technologien mit verschiedenen Smart-Geräten unterstreicht ihre Vielseitigkeit und ihr Potenzial für eine breite Einführung in unterschiedlichen Industrien.
Beispielsweise ermöglicht KI-unterstützte Objekterkennung durch Smart-Geräte in der Logistik und im Lagerwesen eine präzise Bestandszählung, optimiert die Bestandskontrolle und das Inventarmanagement. Diese Integration reduziert Fehler beim Kommissionieren von Bestellungen und versorgt das Lagerpersonal mit umsetzbaren Erkenntnissen, was die Arbeitsabläufe optimiert und die Gesamteffizienz verbessert.
Während der PCB-Montage projizieren diese Systeme Montageanleitungen direkt in das Sichtfeld der Techniker und führen sie Schritt für Schritt durch komplexe Verfahren. KI-Algorithmen analysieren die Handlungen der Techniker und geben in Echtzeit Feedback, um die Einhaltung der Standardarbeitsanweisungen (SOPs) sicherzustellen und Fehler zu minimieren.
KI-unterstützte AR-Inspektion spielt auch eine entscheidende Rolle bei der Gewährleistung von Sicherheit und Compliance. Im Bauwesen können KI-Systeme potenzielle Gefahren erkennen und die Einhaltung von Branchenvorschriften sicherstellen, wodurch das Risiko von Unfällen verringert und die allgemeine Sicherheit auf Baustellen verbessert wird. Bei der Infrastrukturüberwachung ermöglichen mit KI ausgestattete Smart-Geräte den Technikern, Echtzeit-Ferninspektionen durchzuführen und Live-Videostreams zur Analyse an Experten an anderen Orten zu übertragen. KI-Algorithmen können potenzielle Probleme automatisch kennzeichnen, was eine sofortige Untersuchung und Lösung erleichtert. Diese Einrichtung minimiert nicht nur Ausfallzeiten, sondern gewährleistet auch die Zuverlässigkeit von Maschinen und kritischer Infrastruktur.
Ähnlich wird in der Offshore-Windindustrie die Überwachung und Fortschrittsverfolgung durch Drohnen mit KI- und AR-Funktionen unverzichtbar. Diese Drohnen bieten umfassende Luftaufnahmen, die mit AR-Überlagerungen angereichert sind, darunter Baupläne und Sicherheitsanweisungen. Diese erweiterte Perspektive ermöglicht es den technischen Teams, schnell fundierte Entscheidungen zu treffen, um rechtzeitige Anpassungen vorzunehmen und die Qualität zu kontrollieren.
Zukunft der KI-basierten Bildinspektion
Die Entwicklung von KI in Qualitätskontrollprozessen unterstreicht ihre transformative Wirkung auf Industrien weltweit und eröffnet neue Chancen für Innovation und Effizienz. Der Bedarf an präzisen und effizienten Inspektionsprozessen ist universell, und KI-gesteuerte AR-Lösungen bieten die nötigen Werkzeuge, um diesen Anforderungen gerecht zu werden. Verbesserte KI-Funktionen, eine optimierte Mensch-Maschine-Interaktion und eine breitere Branchenakzeptanz werden die Entwicklung neuer Anwendungen in verschiedenen Sektoren vorantreiben.
Mit dem Fortschritt der KI-unterstützten AR-Inspektionstechnologien wird deren Einsatz in verschiedenen Industrien zunehmen und Lösungen bieten, die Inspektionsbedürfnisse mit Präzision und Effizienz erfüllen. Standardisierung und Integration in bestehende Praktiken werden entscheidende Treiber dieser Akzeptanz sein. Da diese Systeme zunehmend etabliert werden, wird es für Organisationen einfacher, diese Innovationen umzusetzen und davon zu profitieren. Die nahtlose Integration von KI und AR in den Alltag wird nicht nur die Qualität verbessern, sondern auch die Produktivität und Effizienz in allen Branchen steigern.
Mit dem Fortschritt der KI-unterstützten AR-Inspektionstechnologien wird deren Einsatz in verschiedenen Industrien zunehmen und Lösungen bieten, die Inspektionsbedürfnisse mit Präzision und Effizienz erfüllen. Standardisierung und Integration in bestehende Praktiken werden entscheidende Treiber dieser Akzeptanz sein. Da diese Systeme zunehmend etabliert werden, wird es für Organisationen einfacher, diese Innovationen umzusetzen und davon zu profitieren. Die nahtlose Integration von KI und AR in den Alltag wird nicht nur die Qualität verbessern, sondern auch die Produktivität und Effizienz in allen Branchen steigern.
Dieser Artikel wurde ursprünglich am 13. August 2024 in der Quality Magazine veröffentlicht