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Bildverarbeitung

Autonom dank Künstlicher Intelligenz

11. November 2019, 08:00 Uhr   |  Harel Boren, Yonatan Hyatt

Autonom dank Künstlicher Intelligenz
© Inspekto

Maschinelle Bildverarbeitung zur zuverlässigen Qualitätssicherung per Plug & Play und ohne eine gehörige Portion Fachwissen – von dieser Idealvorstellung sind gängige Bildverarbeitungssysteme in der Regel weit entfernt. Ein deutsch-israelisches Start-up will dies ändern.

Inspekto S70
© Inspekto

‚Inspekto S70‘ ermöglicht Bildverarbeitung per Plug & Play.

Die Autonome Maschinenbildverarbeitung (AMV, Autonomous Machine Vision) ist keine Zukunftsvision mehr, eine schnelle Installation ohne Integrator oder spezialisierte Fachleute ist schon heute möglich. Dies zeigt eine Entwicklung namens ‚Inspekto S70‘, mit der das deutsch-israelische Unternehmen Inspekto seit der Vision 2018 zahlreiche Anwender davon überzeugen konnte. In ihrem jeweiligen Markt führende Konzerne wie Bosch, Mahle, BSH, Geberit, Daimler und Pepsico haben das System seit seiner Vorstellung innerhalb weniger Monate in kommerziellen Industrie-Installationen auf drei Kontinenten eingeführt. Es kann direkt von Werksleitern eingesetzt werden und verändert die Qualitätssicherung bei industriellen Fertigungsprozessen durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz.

Aus Benutzerperspektive ist das System einfach einzurichten und einzusetzen, denn es verfügt bereits im Auslieferungszustand über alles, was ein Industriemanager braucht, um in wenigen Minuten eine effiziente Maschinenbildprüfung durchzuführen. Die Hardware besteht aus einem einstellbaren, stabilen Arm und einem Montage-Adapter, der an Industrieprofilen von Bosch aus Aluminium angebracht werden kann. Das Bildverarbeitungssystem ist mit einer Beleuchtung, einer passenden Optik und einem Bild­sensor mit bis 10x optischem Zoom ausgestattet.

Autonom wird das System durch den Industrie-Controller, der das ganze System antreibt. Er enthält die Hardware- und Software-Schnittstellen zur Unterstützung aller wichtigen SPS-Protokolle wie TCP/IP, Profinet und seriell basierter Feldbusse wie Profibus und Modbus, falls die Steuerung TCP/IP und digitale I/Os nicht unterstützt.

Screenshots des Anlernprozesses
© Inspekto

Das System führt den Anwender auf einfache Weise durch den Anlernprozess.

Der gesamte Einrichtungsprozess kann von jedem Mitarbeiter mit Kenntnissen in Maschinenbildverarbeitung oder KI in gerade einmal 30 bis 60 Minuten ohne externe Unterstützung durchgeführt werden. Dadurch behalten Werksleiter die komplette Kontrolle über ihre Qualitätssicherung, können beliebige Probleme mit visueller Kontrolle ihrer Produktionsanlagen sofort untersuchen und hohe Kosten für Installation und Wartung vermeiden.

Der Benutzer schaltet den Controller bei der Einrichtung ein und stellt sicher, dass das Sichtfeld den zu untersuchenden Bereich abdeckt. Er fügt dann ein fehlerfreies Testmuster in das Sichtfeld ein und markiert mit einer Maus die ‚Area of Interest‘, also den Bereich, in dem das System Fehler erkennen soll.

Inspekto S70 kehrt sozusagen die Parameter traditioneller Qualitätssicherung um: Anstatt zu lernen, wie ein defektes Teil aussieht, wird ähnlich wie von einem Menschen erfasst, wie ein fehlerloses Teil aussehen sollte. Erkennt das Inspektionssystem ein davon abweichendes Teil, wird der Benutzer darüber informiert. Insbesondere in den Fällen, in denen Hersteller nicht für alle Arten von Abweichungen ein Beispiel-Produkt haben, wird der Erfassungsprozess somit stark vereinfacht. Das System erfordert nur geeignete Beispiel-Produkte, die in einer Fertigungsanlage üblicherweise in großer Menge vorhanden sind.

Im Gegensatz zu traditionellen QS-Lösungen, bei denen hunderte oder sogar tausende fehlerfreie und auch defekte ­Produkte erfasst werden müssen, erfordert das S70 nur durchschnittlich 20 fehlerfreie Beispiel-Produkte. Je nach Komplexität des Produkts können weitere Beispiel-Produkte notwendig sein – die genaue Zahl der benötigten Musterteile bestimmt das System eigenständig. Der Benutzer braucht zudem keine Fachkenntnisse in Datenannotation oder -kennzeichnung. 

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1. Autonom dank Künstlicher Intelligenz
2. KI zur Video-Sensor-Optimierung
3. Kontrolle bei jedem Produktionsschritt

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SPS 2019