Visuelle Prüfung
von Oberflächen

Die visuelle oder optische Prüfung von Oberflächen gehört zu den wichtigsten Verfahren im Qualitätsmanagement. Jedes einzelne Bauteil innerhalb der Produktionskette muss einwandfrei sein, um die Qualität des Endproduktes sicherzustellen. Hierbei sind auch kleinste Kratzer, Poren, Dellen, Lunker oder Schlagstellen in der Oberfläche nicht zu vernachlässigen, da diese direkte als auch indirekte Fehler im Endprodukt verursachen können.

Die visuelle Prüfung von Bauteilen gehört zu den zerstörungsfreien Verfahren der Qualitätssicherung. Im Gegensatz zu zerstörenden Prüfungsverfahren, wobei ein Bauteil Belastung ausgesetzt wird bis es zum Versagen kommt, wird ein Werkstoff durch die zerstörungsfreie Prüfung in seiner Gebrauchseignung nicht beeinflusst. Das bringt viele Vorteile mit sich, denn zum einen können beliebig viele Bauteile bis hin zu jedem einzelnen geprüft werden und die Rohstoffkosten die durch die Zerstörung von Materialien in anderen Prüfverfahren entstehen können eingespart werden.

In der „Prä-Digitalisierungs-Industrie“ wurde die optische Prüfung von Oberflächen ausschließlich als Sichtprüfung durch Mitarbeiter praktiziert. Diese untersuchten bei der Sichtprüfung den entsprechenden Werkstoff manuell mit bloßen Augen. Während die geschulten Mitarbeiter Fehler präzise erkennen und bei Bedarf schnell handeln können, unterliegt die menschliche Sichtprüfung jedoch Limitationen wie Müdigkeit, Konzentrationseinbußen und Unterschieden der visuellen Wahrnehmungsfähigkeit unterschiedlicher Mitarbeiter. Zudem sind mit dem Einsatz qualifizierter Fachkräfte bei der Sichtprüfung auch Zeit und hohe Kosten verbunden.

Als Hilfsmittel zur Prüfung wurden mit dem digitalen Zeitalter schnell computergestützte Verfahren entwickelt. Ein Computer Vision System unterstützt die Sichtprüfung nicht nur durch eine konsistente Prüfung mit Kameras, sondern dient auch als Hilfsmittel beim Management der gewonnenen Prüfdaten. Während diese Form der visuellen Inspektion Mitarbeiter bei der Sichtprüfung unterstützen und entlasten kann, basieren die Systeme auf starren Regeln die nur bestimmte Fehlerarten erkennen können. Das wird vor allem zum Problem, wenn Fehler nicht immer gleich aussehen oder unterschiedliche Werkstoffe in der Produktion zum Einsatz kommen. In Ihrer Flexibilität sind diese Systeme also der Sichtprüfung durch den Menschen unterlegen und brauchen direkte Unterstützung durch Mitarbeiter.

Gebraucht wird also ein System zur visuellen Prüfung, welches die Konsistenz, Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit einer Maschine besitzt und das flexible Urteilsvermögen geschulter Mitarbeiter.

Künstliche Intelligenz (KI) beschreibt Technologien, die versuchen die kognitive Kompetenzen von Menschen zu imitieren. Mithilfe von KI und Machine-Learning-Modellen können Systeme zur visuellen Kontrolle verschiedenster Oberflächen trainiert werden. So entstehen Hilfsmittel die flexibel, präzise und schnell Fehler erkennen und Mitarbeiter müssen nur noch im Problemfall an genau lokalisierte Unregelmäßigkeiten herangezogen werden.

AI.SEE™ ist ein ki-basiertes, visuelles Fehlererkennungssystem für Produzenten, bestehend aus dem selbstlernenden AI.SEE™ Core und den AI.SEE™ Line Inspector Modulen – smarte Kameras und KI-Auswertungstools, die direkt an der Linie installiert und über den Core verwaltet werden. Die zerstörungsfreie Prüfung mittels AI.SEE ist durch den Einsatz von neuronalen Netzen flexibel und lernfähig. AI.SEE™ trainiert neuronale Netze zur Fehlererkennung im Hintergrund. Ändern sich Fehler oder die Oberfläche von Bauteilen, kann AI.SEE™ sich den Änderungen anpassen und ermöglicht einen nahtlosen Übergang zwischen einzelnen Oberflächen. Dadurch wird nicht nur das Management der Qualitätsprüfung unterschiedlicher Produktgruppen erleichtert, es ergibt sich auch eine direkte Entlastung von Mitarbeitern in Kombination mit Gewinnen an Zuverlässigkeit, Geschwindigkeit und Kosteneinsparungen.

Seit der Zeit der manuellen Sichtprüfung hat sich viel verändert. Digitale zerstörungsfreie Verfahren ergänzen oder ersetzten die menschliche Sichtprüfung zunehmend. Daraus ergeben sich einige indirekte und direkte Vorteile für die Industrie. Neben Kosteneinsparungen und menschlicher Entlastung, profitiert die Ablösung der manuellen Sichtprüfung vor allem durch Zuverlässigkeit, Konsistenz und Geschwindigkeit. Dank moderner Machine-Learning-Algorithmen können digitale Systeme flexible Fehlermuster unabhängig von festen Regeln oder unterschiedlichen Werkstoffen lernen. Lückenlose Qualität effizient und zuverlässig.