elunic - professional services for the connected industryAutomatisierung Industrielle Bildverarbeitung: 3 Herausforderungen, die KI löst

Industrielle Bildverarbeitung: 3 Herausforderungen, die KI löst

Die industrielle Bildverarbeitung ist ein kritischer Bestandteil moderner Produktionslinien, der darauf abzielt, mithilfe von Kamerasystemen Merkmale wie Defekte, Bauteil- oder Maßhaltigkeit automatisiert zu erkennen. Trotz fortschrittlicher Technologie stoßen viele Unternehmen auf Herausforderungen, die die Effizienz und Genauigkeit ihrer Qualitätskontrollprozesse beeinträchtigen. In diesem Beitrag beleuchten wir drei zentrale Herausforderungen der industriellen Bildverarbeitung und erörtern, wie ein Upgrade auf KI-basierte Systeme effektive Lösungen bietet.

Herausforderung 1: Berücksichtigung der Bauteilzuführung

Die korrekte Positionierung des Bauteils ist für klare, nutzbare Bilder unerlässlich. Eine häufige Fehlerquelle ist hierbei die Vernachlässigung der Bauteilzuführung. Unscharfe Bilder, auf denen Merkmale nur schwer oder gar nicht erkennbar sind, können die Folge sein. Dies führt unweigerlich zu einer Verringerung der Erkennungsgenauigkeit und somit zu einer geringeren Produktqualität.

KI-VORTEILE:

Automatische Anpassung: KI-Systeme passen sich automatisch an die Positionierung der Bauteile an, um optimale Bilder zu erzeugen.

Reduktion der Fehlerrate: Durch die Verbesserung der Bildqualität können Fehler präziser erkannt und die Fehlerrate signifikant gesenkt werden.

Erhöhung der Produktionsgeschwindigkeit: Eine effiziente Erkennung ermöglicht eine schnellere Verarbeitung der Bauteile.

Herausforderung 2: Optimale Belichtung

Die Auswahl der richtigen Belichtung ist entscheidend für die Bildqualität. Eine falsche oder inkonsistente Belichtung kann dazu führen, dass Merkmale auf dem Bauteil nicht korrekt erkannt werden. Ein praktisches Beispiel hierfür ist die Verwendung eines roten Blitzlichts, dass das Licht in der Produktionshalle filtert, sodass es keinen störenden Einfluss hat. Begegnet man Änderungen im Umgebungslicht nicht mit entsprechenden Maßnahmen, ist eine niedrige Erkennungsgenauigkeit die Folge.

KI-VORTEILE:

Dynamische Belichtungsanpassung: KI-Algorithmen reagieren in Echtzeit auf Änderungen der Belichtung, um stets die beste Bildqualität zu gewährleisten.

Minimierung der Umgebungseinflüsse: Durch intelligente Belichtungstechniken, wie z.B. rotes Blitzlicht, wird die Auswirkung von Umgebungslicht minimiert.

Steigerung der Erkennungsgenauigkeit: Eine konstant hohe Bildqualität führt zu einer verbesserten Erkennungsgenauigkeit und somit zu weniger fehlerhaften Produkten.

Herausforderung 3: Grenzen regelbasierter Systeme

Viele industrielle Bildverarbeitungssysteme arbeiten noch immer regelbasiert. Das bedeutet, dass für die automatisierte Detektion komplexe Regeln definiert werden müssen. Diese Regeln können jedoch schnell an ihre Grenzen stoßen, vor allem wenn es darum geht, alle möglichen Bauteilvarianten und Merkmale zu berücksichtigen. Die Folge: Die Erkennungsrate sinkt, es treten Pseudo-Fehler auf und es ist ergänzend zum eingesetzten System manuelle Nacharbeit nötig, um eine hohe Prüfqualität zu gewährleisten.

Regelbasierte Bildverarbeitung

KI-VORTEILE:

Lernfähigkeit: KI-Systeme lernen aus jedem Bild und jeder Erkennung, was zu einer kontinuierlichen Verbesserung der Erkennungsleistung führt.

Flexibilität bei neuen Fehlertypen: KI kann sich schnell an neue oder variierende Defektarten anpassen, ohne dass komplexe Regelwerke manuell angepasst werden müssen.

Reduktion der Reklamationsquote: Eine höhere Präzision in der Fehlererkennung führt direkt zu einer geringeren Anzahl an Kundenbeschwerden.

KI bietet eine wirkungsvolle Lösung für die Kernherausforderungen in der industriellen Bildverarbeitung. Mit KI-basierter Software verbessern Unternehmen nicht nur die Erkennungsgenauigkeit, sondern minimieren auch effektiv die Reklamationsquote und (Pseudo)-Fehlerrate in ihrer Produktion. Die selbstlernende Technologie optimiert zudem mit jedem aufgenommenen Bild das Prüfergebnis, reduziert den Bedarf an komplexen Regeldefinitionen und sorgt für eine durchgehend hohe Qualität der Fehlererkennung.

Besonders praktisch und leicht zu integrieren, ist die Möglichkeit, bestehende Kamerasysteme durch ein Retrofit kostengünstig mit KI-Funktionen nachzurüsten. Dies bietet eine attraktive Alternative zur Neuanschaffung von Equipment – ganz ohne Investitionsrisiko.

So funktioniert’s: KI-Upgrade in 3 Schritten

Retrofit in 3 Schritten
DE

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