Maschinelles Lernen revolutioniert die Qualitätskontrolle in der Automatisierung

Schwierigen Prüfsituationen intelligent begegnen

Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) erweisen sich bei vielen Problemstellungen in der optischen Qualitätssicherung als zuverlässiger Lösungsweg.  Deep Learning als Teilbereich basiert auf der Anwendung von neuronalen Netzen, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. In vieler Hinsicht gründet die Funktionsweise auf dem Lernen im menschlichen Gehirn.

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Schwierige Herausforderungen meistern

Deep Learning als Werkzeug für komplexe Fragestellungen

Es gibt ein großes Spektrum an Aufgaben in der industriellen Bildverarbeitung, die Menschen zumeist intuitiv lösen, jedoch schwer parametrisch zu beschreiben sind. Dadurch entziehen sie sich einer Lösung durch regelbasierte Verfahren.

 

Dazu zählt die Analyse von Produkten mit einer großen Bandbreite von Merkmalen oder nicht trennscharfen Eigenschaften. Auch für Objekte mit transparenter, spiegelnder, gekrümmter oder inhomogener Oberfläche ist Deep Learning die Methode der Wahl.

 

Grund für diese beeindruckende Fähigkeit ist der Aspekt des Selbstlernens. Dabei werden einem neuronalen Netz Bilddaten sowie die gewünschte Entscheidungen präsentiert. Mithilfe einer großen Menge dieser Daten ist das System in der Lage, einen geeigneten Lösungsweg zu ermitteln. Die Muster und Eigenschaften, die zur Entscheidung führen, werden dabei selbständig abgeleitet.

 

Es wird angenommen, daß der Entscheidungsweg mit zunehmender statistischer Streuung der Eingangsdaten als universell betrachtet werden kann. Damit ist es möglich, das Verfahren treffsicher für die Analyse bisher unbekannter Daten anzuwenden.

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Wie kann Deep Learning die Produktqualität sicherstellen?

Welche Aufgaben löst KI?

Die Stärke von Deep Learning liegt häufig in Anwendungsbereichen, in denen mit konventionellen, regelbasierten Verfahren keine Lösungsmöglichkeiten mehr offenstehen.

 

Typische Anwendungsbereiche von KI sind:

 

  • Defekte erkennen
  • Vollständigkeit prüfen
  • Texte oder Kennzeichnungen lesen
  • Produkte sortieren und zählen
  • Objekte lokalisieren
  • Roboter steuern

 

In Grenzsituationen ist KI oftmals die technologische Lösung, die ein automatisiertes Handling überhaupt erst ermöglicht - anstatt aus Gründen der Sicherheit und Präzision manuelle Prüfverfahren zu wählen.

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KI im Produktionsprozess

Wir bringen Deep Learning in Ihre Automatisierungslösung

Deep Learning hat sich im Laufe einer Dekade von einem in der Praxis wenig beeindruckenden Ansatz zur unverzichtbaren Technologie für anspruchsvolle optische Prüfaufgaben entwickelt.

 

Mit unserer Erfahrung aus zahlreichen Industrieprojekten und unserer Fachkompetenz in der industriellen Bildverarbeitung entwickeln wir die optimale KI-Lösung für Ihren Produktionsprozess – ob als Turnkey-Solution oder prozessbegleitend. 

 

In der Umsetzung von KI-Anwendungen offerieren wir Ihnen ein breites Spektrum an Leistungen, die sich eng an Ihre Erfordernisse anpassen. Wir begleiten Sie dabei über den gesamten Planungs- und Implementierungszeitraum bis zur Integration. Unser Leistungsportfolio reicht vom schlüsselfertigen Prüfautomaten, der vollständig bei uns geplant und gefertigt wird, über Teilleistungen der Planung und Integration bis hin zu Consulting und Schulung.

 

Bei der Auswahl geeigneter Werkzeuge sind wir unabhängig und orientieren uns an der optimalen technologischen Lösung. Zum Einsatz kommen dabei sowohl unser eigenes, hochflexibles Deep-Learning-Plattform Neuralyze als auch Produkten anderer namhafter Software-Hersteller.

 

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Deep Learning in 6 Schritten

Vision AI in bestehende Prozesse integrieren

  1. Gemeinsam mit Ihnen erarbeiten wir auf Basis Ihrer Produktion den den konkreten Use-Case bzw. die Prüfaufgabe.

  2. Bilddaten der relevanten Situation werden erfasst und gesammelt. Sofern Sie über keine geeigneten Erfassungshardware verfügen, stellen wir ein passendes Aufnahmesystem zur Verfügung.

  3. Im Rahmen einer Machbarkeitsstudie empfehlen wir eine Modell-Architektur für Ihre Aufgabe, labeln die Bilddaten und trainieren das Modell.

  4. Basierend auf einem erfolgreichen Trainingsresultat entscheiden Sie sich für die Projektierung eines maßgeschneiderten Bilderfassungssystems für Ihren Use-Case.

  5. Neu erfasste Daten aus der laufenden Produktion werden mit dem Modell der Machbarkeitsstudie bewertet. Sie entscheiden, ob Sie die Resultate bereits nutzen oder nochmals eingehender im Rahmen eines Validierungszeitraums prüfen.

  6. Erweisen sich die Prüfergebnisse auch bei einer großen Teilezahl- und -variation als stabil, steht der Überführung in ein Produktivsystem nichts mehr im Weg.

Vorteile

  • Leistungsstark in schwierigen Prüfsituationen
  • Effektiv bei transparenten, spiegelnden, gekrümmten oder inhomogenen Oberflächen
  • Detektiert Objekte auch bei hoher Merkmalsvarianz
  • Intuitive Fehlerspezifikation über Bilddaten anstatt beschreibender Regeln
  • Trennscharfe Unterscheidung diffuser Eigenschaften und Merkmale
  • Ohne Expertise in konventioneller, regelbasierter Bildverarbeitung nachvollziehbar
  • Große Bandbreite möglicher Anwendungen
  • Standardisierte Integrierbarkeit
  • Hocheffektive, intensiv weiterentwickelte Technologie

Lösungen im Bereich Deep Learning

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Lesen des MHDs auf Getränkeflaschen

Schriftenlesen auf transparenten Verpackungen: Mit Deep Learning ist OCR auf schwierigen Hintergründen kein Problem.

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Oberflächeninspektion zylindrischer Alukörper

Effiziente Prüfung von Aluminiumkörpern: Das optische Messsystem von senswork erkennt Unregelmäßigkeiten an der Oberfläche mittels KI.

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Inspektion von Glasfläschchen

Erfahren Sie, wie Deep Learning die Fehlererkennung bei reflektierenden Oberflächen wie Glasfläschchen ermöglicht.

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Überprüfung von Pralinenschachteln

Erfassen Sie die Lage und Vollständigkeit von Pralinenschachteln. Mit Deep Learning wird auch eine hohe Anzahl an Varianten sicher erkannt.

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Qualitätskontrolle für das Schweißen von Hairpins

Effiziente Automatisierung des Laserschweißens von Hairpins für Elektromotoren mit KI. 100-prozentige Inline-Prüfung für optimale Qualität.

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Detektion von Fehlstellen in Endlos-Bandmaterial

Erfahren Sie, wie KI-basierte Bildverarbeitung von senswork Blasen, Einschlüsse und Defekte bei transparenten Folien erkennt.

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Guide

Möchten Sie mehr über Deep Learning erfahren?

Industrielle Bildverarbeitung und Computer Vision unterliegen einer stetigen Weiterentwicklung. Insbesondere Deep Learning als Methode der künstlichen Intelligenz stellt einen Paradigmentwechsel dar. Bahnbrechend daran ist vor allem das Prinzip, Algorithmen zur Erkennung von Merkmalen durch Auszeichnen von Bilddaten automatisiert zu erzeugen, anstatt explizierte Regeln zu definieren.

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Markus Schatzl

Leiter

Innovation Lab

senswork GmbH

Friedenstraße 18

81671 München

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