Bildverarbeitungssysteme für Qualitätskontrolle in der Industrie

Wie verbessern Bildverarbeitungssysteme die Produktqualität und -effizienz?

Bildverarbeitungssysteme - auch bekannt als maschinelles Sehen oder Computer Vision - sind fortschrittliche Technologien, die Hardware (Kameras, Optik und Computer) und Software (Algorithmen und maschinelle Lernnetzwerke) einsetzen, um Inspektionen und Messungen in der industriellen Produktion durchzuführen.

Die Systeme sind darauf ausgelegt, Formen, Farben und Positionen zu erkennen, um Fehler zu identifizieren, Teile zu kategorisieren oder automatisierte Prozesse zu steuern. Fortschrittliche Bildverarbeitungssysteme sind in der Lage, Fehler und Defekte zu finden, die für das menschliche Auge nicht sofort sichtbar sind.

In der industriellen Automatisierung werden Bildverarbeitungssysteme häufig zur Optimierung von Produktionsprozessen eingesetzt, z. B. zur Qualitätskontrolle, Sortierung und Roboterführung. Ein Bildverarbeitungssystem kann oft eine manuelle Inspektion ersetzen, da das System ein Maß an Präzision und Konsistenz bei der Inspektion liefern kann, das manuelle Inspektoren nur schwer erreichen können.

Durch die Automatisierung von Prüfprozessen reduzieren Bildverarbeitungssysteme die Zeit, die sonst für die Qualitätskontrolle aufgewendet werden müsste. Gleichzeitig werden menschliche Fehler minimiert, was eine höhere und gleichmäßigere Produktqualität gewährleistet.

Die Präzision der Prüfung stellt sicher, dass fehlerhafte Teile nicht in die Produktion gelangen und dass gute Teile im Falle eines Fehlers aussortiert werden, was die Qualität erhöht und die Produktionskosten senkt.

Welche Branchen können von Bildverarbeitungssystemen profitieren?

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Bildverarbeitungssysteme werden in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt - bei JLI vision haben wir Lösungen entwickelt für

Fortschrittliche Bildverarbeitungssysteme können in sehr schwierigen Produktionsumgebungen eingesetzt werden, und es gibt eine Vielzahl von Anwendungsfällen. Zum Beispiel sind die Systeme in folgenden Szenarien sehr nützlich:

Produktionslinien, in denen eine hohe Anzahl von Produkten pro Stunde hergestellt wird.

Bei einer hohen Produktionsfrequenz ist es für manuelle Inspektoren schwierig - oft sogar unmöglich - mit der Lieferung einer ausreichend hohen Qualität Schritt zu halten.

Produkte, bei denen die Qualität entscheidend ist.

Wenn die Qualität der Produkte entscheidend ist - Beispiele hierfür sind medizinische Geräte oder Eisenbahnschienen - liefert eine Bildverarbeitungslösung oft bessere Ergebnisse als eine manuelle Prüfung.

Hochwertige Produkte.

Wenn der Wert der Produkte hoch genug ist, gibt es oft einen guten Geschäftsgrund für die Minimierung von Ausschuss.

Produkte, deren Fehler mit dem menschlichen Auge nur schwer zu erkennen sind.

Dabei kann es sich um Oberflächenfehler, Spannungen im Glas, mikroskopische Risse oder Ähnliches handeln.

Welche Arten von Bildverarbeitungssystemen gibt es?

Bildverarbeitungssysteme können auf verschiedene Weise kategorisiert werden, sowohl in Bezug auf ihre Komplexität als auch auf die Art der durchgeführten Prüfung.

Erstens wird zwischen 2D- und 3D-Bildverarbeitungssystemen unterschieden. 2D-Systeme eignen sich für Aufgaben wie Mustererkennung, Objektidentifizierung und Größenmessung - alles Aufgaben, bei denen man "Pixel zählen" muss -, während 3D-Systeme für komplexere Anwendungen eingesetzt werden, die ein räumliches Verständnis erfordern, z. B. Risse oder andere Oberflächendefekte, die in einem Standard-2D-Bild nicht sichtbar sind.

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Es gibt auch "herkömmliche Bildverarbeitungssysteme", die auf einem Algorithmus basieren, der so programmiert ist, dass er bestimmte Fehlertypen findet, und Bildverarbeitungssysteme, die auf künstlicher Intelligenz beruhen und bei denen fortgeschrittene neuronale Netze so trainiert werden, dass sie viele verschiedene Fehlertypen auf einmal erkennen und klassifizieren können.

Die robustesten Lösungen bestehen oft aus Kombinationen mehrerer Technologien - zum Beispiel traditionelle 2D-Vision kombiniert mit maschinellem Lernen. Auf diese Weise entsteht "Hybrid Vision", das durch solides Engineering die besten Ansätze zusammenführt.

Es ist auch sinnvoll, zwischen Standard-Bildverarbeitung und kundenspezifischen Lösungen zu unterscheiden. Für einfachere Inspektionsaufgaben kann man Standardlösungen kaufen, die sowohl Hardware als auch Software in einem Paket enthalten, was den Einstieg in die visuelle Inspektion relativ günstig und einfach macht.

Ist die Art der durchzuführenden Qualitätskontrolle jedoch komplexer, ist häufig eine kundenspezifische Lösung erforderlich, die an den jeweiligen Anwendungsfall angepasst ist. Erfahren Sie hier mehr darüber, wie weit Sie mit einer Standardlösung für die industrielle Bildverarbeitung gehen können.

AI und maschinelles Lernen in Bildverarbeitungssystemen

Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, die industrielle Qualitätskontrolle grundlegend zu verändern, denn sie ermöglicht die Lösung von Inspektionsaufgaben, für die es bisher unmöglich - oder zumindest unverhältnismäßig teuer war, eine Lösung zu entwickeln.

Oft geht es darum, ein organisches Material auf Fehler zu untersuchen, die das geschulte Auge aufgrund jahrelanger Erfahrung beurteilen kann, die aber für einen klassischen Algorithmus nicht genau genug zu beschreiben sind. Oft, weil mehrere Faktoren gleichzeitig im Spiel sind.

Mehr lesen: 3 Beispiele aus der Praxis, wie KI die Qualitätskontrolle verbessern kann

Es ist jedoch wichtig, den Einsatz von künstlicher Intelligenz kritisch zu betrachten, denn manche Menschen finden es schneller und billiger, traditionelle Methoden zu verwenden. Zum Beispiel, wenn es darum geht, Mengen zu messen oder festzustellen, ob ein klar definierter Fehler vorliegt oder nicht.

Mehr lesen: Künstliche Intelligenz in der industriellen Bildverarbeitung - Wegbereiter oder heiße Luft

Maschinelles Lernen wird oft als eine Aufgabe bezeichnet, aber in Wirklichkeit handelt es sich um eine Reihe verschiedener Modelle und Technologien, und es ist wichtig zu wissen, welche Art des maschinellen Lernens für eine bestimmte Prüfaufgabe eingesetzt werden soll.

Erfahren Sie mehr in dieser Folge der The Vision Lab:

Wie lässt sich ein Bildverarbeitungssystem am besten einführen?

Wir bei JLI vision verfügen über mehr als 30 Jahre Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung von Bildverarbeitungssystemen und haben ein bewährtes Modell dafür entwickelt. Es umfasst im Wesentlichen die folgenden Phasen:

Klärung des Projekts. Wir helfen, den Umfang und die Komplexität der Aufgabe zu bestimmen.
Sammeln von Testobjekten. Wir brauchen eine Reihe von Gegenständen aus der Produktion, an denen wir Tests durchführen können.
Entwicklung von Konzepten. Wir beginnen mit der Erstellung von Konzepten, damit wir testen können, wie wir die Aufgabe am besten lösen können.
URS (User Requirement Specification)-Benutzeranforderungsspezifikation. Wir helfen bei der Definition der spezifischen Anforderungen an das System
Angebot für eine schlüsselfertige Lösung. Auf der Grundlage des URS erstellen wir ein Angebot für eine Komplettlösung.
Entwicklung und Produktion. Wir beschaffen Hardware, entwickeln Algorithmen und bauen die vereinbarte Lösung. Die Phase endet mit einem FAT (Factory Acceptance Test)
Installation und Schulung. Wir installieren das System und schulen die Bediener in seiner Anwendung.

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie ein gutes Visionsprojekt funktioniert, lesen Sie unseren Leitfaden:

Was kostet ein Bildverarbeitungssystem?

Der Preis hängt von der Komplexität des Projekts ab, und er hängt von einer Reihe von Faktoren ab, die zusammen die Komplexität Ihres Projekts und damit die ungefähren Kosten für seine Lösung ausmachen.

Die Kosten hängen natürlich von der benötigten Hardware (Kameras, Beleuchtung, Computer usw.) und der zu verwendenden Software ab. Der größte Posten sind jedoch die Ingenieurstunden, die für die Entwicklung einer robusten, maßgeschneiderten Lösung erforderlich sind.

Im Allgemeinen gibt es zwei Möglichkeiten. Entweder kann Ihre Inspektionsaufgabe mit einer Standardlösung gelöst werden oder es muss eine maßgeschneiderte Lösung entwickelt werden.

Der Preis für Standardlösungen beginnt oft bei etwa 30.000 Euro.
Entwicklungsaufgaben von mittlerer Komplexität kosten in der Regel ab 60.000 Euro.
Komplexe Entwicklungsaufgaben beginnen bei etwa 100.000 Euro

Wir haben einen einfachen Test entwickelt, der Ihnen eine Vorstellung davon vermitteln kann, wie komplex Ihre Inspektionsaufgabe ist und wie viel es kosten wird, sie zu lösen.
Probieren Sie ihn hier aus.

Bildverarbeitungssysteme für Qualitätskontrolle in der Industrie

Bildverarbeitungssysteme, die den Produktionsprozess optimieren und die manuelle Qualitätskontrolle automatisieren

Inhalt

1.Wie verbessern Bildverarbeitungssysteme die Produktqualität und -effizienz?

2. Welche Branchen können von Bildverarbeitungssystemen profitieren?

3. Welche Arten von Bildverarbeitungssystemen gibt es?

4. AI und maschinelles Lernen in Bildverarbeitungssystemen

5. Wie lässt sich ein Bildverarbeitungssystem am besten einführen?

6. Was kostet ein Bildverarbeitungssystem?