Industrial image processing: 3 challenges that AI solves
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. 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. 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. 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. 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.Herausforderung 1: Berücksichtigung der Bauteilzuführung
KI-VORTEILE:
Herausforderung 2: Optimale Belichtung
KI-VORTEILE:
Herausforderung 3: Grenzen regelbasierter Systeme
KI-VORTEILE:
So funktioniert’s: KI-Upgrade in 3 Schritten
