Die visuelle Inspektion, auch bekannt als Sichtkontrolle oder Sichtprüfung, beschreibt die optische Kontrolle eines Produktes oder Bauteils auf Mängel oder Produktionsfehler. Als zerstörungsfreies Verfahren der Qualitätssicherung eignet sich die visuelle Inspektion ideal zur Erkennung von Kratzern, Rissen, Gussfehlern oder anderen äußeren Mängeln.

In der modernen Produktion setzt man zunehmend auf KI-basierte Technologien, um Produkte effizienter und präziser zu prüfen. Dennoch setzen viele Unternehmen bei der optischen Qualitätssicherung weiterhin auf geschulte Mitarbeiter. Doch die manuelle visuelle Sichtprüfung stößt zunehmend an ihre Grenzen: Stetig steigende Qualitätsansprüche und die Notwendigkeit, jedes einzelne Produkt zu prüfen, führen zu Herausforderungen bei Effizienz und Konstanz.

Automatisierte Systeme, wie die von AI.SEE™, schaffen hier Abhilfe. Sie bieten eine zuverlässige, schnelle und skalierbare Lösung für die Qualitätssicherung. Mit KI-gestützter Technologie wird die visuelle Inspektion nicht nur präziser, sondern auch nahtlos in Produktionsprozesse integriert – und das ohne diese maßgeblich zu stören.

Das Wichtigste in Kürze

Definition: Visuelle Inspektion ist die optische Kontrolle von Materialien und Produkten auf Fehler und Abweichungen.

Technologien: KI, maschinelles Lernen und leistungsstarke Kamerasysteme revolutionieren die Inspektionsprozesse.

Vorteile: Reduktion von Fehlern, Effizienzsteigerung und gleichbleibende Qualität.

Anwendungsbereiche: Industrie, Medizintechnik, Automobil und Bauwesen.

Was ist visuelle Inspektion?

Die visuelle Inspektion umfasst die optische Kontrolle von Oberflächen, Materialien und Produkten, um Fehler oder Mängel zu erkennen. Während traditionelle visuelle Sichtprüfungen oft manuell erfolgen, ermöglichen automatische optische Inspektionen eine höhere Genauigkeit und Effizienz. Moderne Lösungen wie AI.SEE™ setzen dabei auf künstliche Intelligenz (KI), um Fehler in Echtzeit zu detektieren und Prozesse kontinuierlich zu optimieren.

Anwendungsbereiche der optischen Inspektion

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INDUSTRIELLE FERTIGUNG

KI-basierte Systeme erkennen Material- oder Oberflächenfehler wie Kratzer, Verfärbungen oder Risse. Sie garantieren die Einhaltung strenger Qualitätsstandards und minimieren Produktionsausfälle.

Auto

AUTOMOBILINDUSTRIE

Von der optischen Oberflächeninspektion bis zur Schweißnahtprüfung bieten KI-gestützte Systeme enorme Vorteile. Sie prüfen Lackierungen, Bauteile oder Schweißnähte mit höchster Präzision.

Medizin

MEDIZINTECHNIK

Ob bei der Prüfung von chirurgischen Instrumenten, Spritzen oder hochkomplexen medizinischen Geräten – präzise optische Sichtprüfungen tragen dazu bei, die Qualität und Patientensicherheit zu gewährleisten.

baubranche

INFRASTRUKTUR & BAUWESEN

Hier werden Materialien und Bauwerke auf Schäden oder Abnutzung geprüft. Automatisierte Systeme ermöglichen eine schnelle und zuverlässige Sichtprüfung auch in schwierigen Umgebungen.

Manuelle vs. Automatisierte visuelle Inspektion

Manuelle Prüfungen

Flexibel auf Produkte und Prüfmerkmale anpassbar

Keine komplexen Maschinen erforderlich

Zeitaufwendig

Fehleranfällig

Hohe Personalkosten

Automatische visuelle Inspektion

Hochpräzise Prüfung

Schnellere Durchlaufzeiten

Konsistente Prüfergebnisse

Leicht skalierbar

Hohe Anfangsinvestition

Soft- und Hardwareintegration notwendig

Praxisbeispiel visuelle Sichtprüfung

Fehlererkennung in der Solarzellenproduktion

Herkömmliche visuelle Systeme zur Fehlererkennung nutzen fest programmierte Regeln, um bestimmte Formen oder Linien zu identifizieren. Die KI-basierte visuelle Sichtkontrolle mit AI.SEE™  setzt wiederum auf neuronale Netze, welche mit umfangreichen Datensätzen und KI trainiert wurden.

Ein geschulter Mitarbeiter benötigt ca. 60 Sekunden, um die Sichtprüfung eines Solarpanels durchzuführen, wobei er auf 4 Hauptfehlerarten prüft. Das KI-basierte Inspektionssystem prüft das gleiche Bauteil in unter 5 Sekunden und übermittelt die gefunden Fehler dem Mitarbeiter anschließend zur Bestätigung der Sichtprüfung. Dieser überprüft somit nur noch die relevanten Stellen eines Solarpanels mit seinem geschulten Auge, wofür er nur noch ca. 10 Sekunden benötigt.

Dieser reduzierte Aufwand für die visuelle Sichtprüfung bietet außer der großen Zeiteinsparung noch einen weiteren Vorteil. Denn auch nach vielen Stunden bleibt das KI-basierte Inspektionssystem gleichbleibend zuverlässig und unabhängig von körperlicher und mentaler Erschöpfung, der ein Mensch ausgesetzt ist. Die Konzentration des Mitarbeiters kann somit effizient für die kritischen Stellen in der Sichtprüfung eingesetzt werden und mithilfe eines automatischen Inspektionssystem ergibt sich eine bessere Erkennungsrate für Produktionsfehler.

Solar Screen single
Automatische Inspektion von Solarzellen in AI.SEE™

Auf einen Blick: Vorteile der KI-gestützten visuellen Inspektion

Fehlerreduktion

KI-gestützte Maschinen für die visuelle Inspektion erkennen selbst winzige Defekte und verhindern teure Produktionsfehler.

Effizienzsteigerung

Automatische Sichtprüfungen sind schneller und konsistenter als manuelle Verfahren.

Kostenreduktion

Durch frühzeitige Fehlererkennung und optimierte Prozesse sparen Unternehmen Material- und Personalkosten.

Produktsicherheit

Besonders in sensiblen Bereichen wie der Medizin- oder Automobilindustrie sichert die Inspektion höchste Standards.

DEEP DIVE

Technologien hinter der automatischen optischen Inspektion

Die Qualität der visuellen Inspektion hängt maßgeblich von den eingesetzten Kamera- und Beleuchtungssystemen sowie der Leistungsfähigkeit der KI-Software ab. Um schwer erkennbare Defekte auf unterschiedlichsten Oberflächen sichtbar zu machen, müssen diese Technologien optimal auf den jeweiligen Anwendungsfall abgestimmt sein.

Kamerasysteme

Hochauflösende Kameras sind das Herzstück jeder visuellen Inspektion. Sie ermöglichen die Erfassung feinster Details und gewährleisten eine präzise Analyse der Oberflächen. Je nach Anforderung kommen verschiedene Kameratypen zum Einsatz:

2D-Kameras: Ideal für flache Oberflächen und Standardanwendungen, wie die Prüfung auf Kratzer oder Farbabweichungen.

3D-Kameras: Erfassen räumliche Strukturen und eignen sich für die Inspektion von komplexen Geometrien, wie Schweißnähten oder unregelmäßigen Bauteilen.

Multispektralkameras: Arbeiten mit verschiedenen Lichtwellenlängen, um Materialunterschiede oder versteckte Defekte, etwa unter einer Beschichtung, sichtbar zu machen.

Belichtungssysteme

Die richtige Beleuchtung ist entscheidend, um Defekte auf herausfordernden Oberflächen zu erkennen, wie z. B. spiegelnden, glänzenden oder rauen Materialien. Verschiedene Beleuchtungsmethoden werden genutzt, um den Inspektionsprozess zu optimieren:

Kohärentes Licht: Wird oft für hochreflektierende Materialien genutzt, um Lichtstreuung zu minimieren und präzise Ergebnisse zu erzielen.

Dunkelfeldbeleuchtung: Beleuchtet die Oberfläche seitlich, um kleinste Defekte oder Kratzer sichtbar zu machen, die im direkten Licht verborgen bleiben.

Hellfeldbeleuchtung: Beleuchtet die Oberfläche direkt und hebt größere Defekte wie Kratzer oder Dellen hervor.

Testaufbau im AI.SEE™ Labor
Testaufbau zur Bildaufnahme im AI.SEE™ Labor
Bildaufnahme Lunker
Bildaufnahme Lunkerprüfung

Künstliche Intelligenz und Deep Learning

Moderne visuelle Inspektionssysteme basieren auf leistungsstarken Algorithmen und neuronalen Netzen, wie Convolutional Neural Networks (CNNs), die speziell für die Bilderkennung und Mustererkennung entwickelt wurden. Diese Technologien ermöglichen die Identifikation von Fehlern, die für menschliche Prüfer schwer oder gar unmöglich zu erkennen sind – beispielsweise feinste Abweichungen in der Oberflächenstruktur.

Zusätzlich nutzen Systeme wie AI.SEE™ das Prinzip des Transfer Learnings, bei dem vortrainierte Modelle verwendet werden, um schnell neue Fehlerbilder und Datensätze zu integrieren. Dies erlaubt ein schnelles Live-Training direkt in der Produktionsumgebung und eine nahtlose Integration neuer Daten. 

Ein weiteres zentrales Feature ist die Anomaly Detection. Diese Methode erkennt Abweichungen von normalen Mustern und ermöglicht so die Identifikation unbekannter oder neuer Fehlerbilder – ähnlich wie ein menschlicher Prüfer, der auf Erfahrungswissen zurückgreift.

Die Kombination aus Deep Learning, Transfer Learning und Anomaly Detection macht KI-gestützte Systeme zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Unternehmen, die höchste Standards in der Qualitätssicherung anstreben

Transfer Learning
Prozessbild Transfer Learning

Die Zukunft der visuellen Inspektion: Qualitätssicherung auf dem nächsten Level

Die visuelle Inspektion hat sich durch den Einsatz moderner Technologien wie KI und maschinellem Lernen zu einem unverzichtbaren Bestandteil der Qualitätssicherung entwickelt. Sie ermöglicht Unternehmen, Produktionsprozesse effizienter zu gestalten, Fehler zu minimieren und höchste Qualitätsstandards einzuhalten.

In Zukunft wird diese Entwicklung weiter voranschreiten. Durch Edge-Computing können Echtzeit-Analysen direkt vor Ort durchgeführt werden, ohne auf eine Cloud-Verbindung angewiesen zu sein. Augmented Reality (AR) wird Inspektionsprozesse durch interaktive Darstellungen verbessern und die Arbeit für Mitarbeiter erleichtern. Gleichzeitig werden selbstlernende Systeme immer präziser und anpassungsfähiger, sodass Unternehmen auch komplexeste Qualitätsanforderungen bewältigen können.

Mit Lösungen wie AI.SEE™ sind Unternehmen bestens gerüstet, um von diesen Innovationen zu profitieren. Die visuelle Inspektion ist damit nicht nur eine Schlüsseltechnologie der Gegenwart, sondern ein zentraler Treiber für die Qualitätssicherung der Zukunft.

Anwendungsfälle für visuelle Inspektion entdecken.

Häufig gestellte Fragen

  • Was ist visuelle Inspektion und warum ist sie wichtig?

    Die visuelle Inspektion, auch als Sichtkontrolle oder Sichtprüfung bezeichnet, ist ein Verfahren zur optischen Kontrolle von Produkten oder Bauteilen auf Mängel wie Kratzer, Risse oder Gussfehler. Sie spielt eine zentrale Rolle in der Qualitätssicherung, da sie hilft, Produktionsfehler frühzeitig zu erkennen und die Produktqualität sicherzustellen.

  • Was sind die Vorteile automatisierter Systeme gegenüber manueller Inspektion?

    Automatisierte Systeme bieten eine höhere Präzision, Geschwindigkeit und Konsistenz im Vergleich zur manuellen Prüfung. Während die manuelle Inspektion oft fehleranfällig und zeitaufwendig ist, gewährleisten KI-gestützte Lösungen wie AI.SEE™ eine zuverlässige Fehlererkennung, selbst bei komplexen Geometrien oder schwierigen Oberflächen.

  • Welche Technologien kommen bei der visuellen Inspektion zum Einsatz?

    Hochauflösende Kameras und spezialisierte Beleuchtungssysteme bilden die Basis für präzise optische Inspektionen. Ergänzt werden diese durch KI-Algorithmen, wie neuronale Netze (CNNs), die Muster erkennen, Transfer Learning zur schnellen Integration neuer Daten und Anomaly Detection für die Identifikation unbekannter Fehlerbilder.

  • In welchen Branchen findet die visuelle Inspektion Anwendung?

    Visuelle Inspektion wird in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt, darunter die industrielle Fertigung, die Medizintechnik, die Automobilindustrie sowie das Bauwesen. Sie eignet sich besonders für anspruchsvolle Aufgaben wie die Prüfung von chirurgischen Instrumenten, Schweißnähten oder Oberflächenstrukturen.

  • Wie unterstützt AI.SEE™ Unternehmen bei der Qualitätssicherung?

    AI.SEE™ bietet eine skalierbare Lösung für die visuelle Inspektion, die auf KI und maschinellem Lernen basiert. Die Technologie ermöglicht die präzise Erkennung von Fehlern in Echtzeit, reduziert die Inspektionszeit erheblich und integriert sich nahtlos in bestehende Produktionsprozesse.

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