AI Inspection

Automatisierte Qualitätskontrolle in der Fertigung

Das Projekt "Automatisierte Qualitätskontrolle in der Fertigung" zielte darauf ab, den Prozess der Qualitätsprüfung, der bis dahin vollständig manuell durchgeführt wurde, zu automatisieren. Diese manuelle Inspektion war fehleranfällig, da Mitarbeiter über Stunden hinweg kontinuierlich Produkte überprüfen mussten. Als Proof of Concept (PoC) konzentrierte sich das Projekt auf die Automatisierung der Lackkontrolle mittels Kameratechnologie und Deep-Learning-Algorithmen.

Innovation durch Deep Learning und visuelle Inspektion

Herzstück des Projekts war ein vision-basiertes Deep-Learning-Modell, gekoppelt mit einem webbasierten Dashboard, das die Ergebnisse jeder Inspektion detailliert darstellte, einschließlich problematischer Bereiche. Diese Technologie ermöglichte eine wesentlich schnellere und präzisere Fehlererkennung als bisherige Methoden.

Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit

Durch die Implementierung dieses Systems wurde die Geschwindigkeit und vor allem die Konsistenz und Genauigkeit der Fehlererkennung erheblich verbessert. Im Vergleich zu den traditionellen manuellen Prüfverfahren ermöglichte die Automatisierung eine konstante Überwachung und eine signifikante Reduzierung menschlicher Fehler.

Herausforderungen und innovative Lösungen

Eine der Hauptherausforderungen bestand darin, den optimalen Beleuchtungswinkel zu finden, um selbst kleinste Mängel (bis zu 1mm x 1mm) sichtbar zu machen. In Zusammenarbeit mit einem Fotografie-Experten wurde eine spezielle Beleuchtungstechnik entwickelt, die Fehler durch Schattenwurf hervorhob. Zur Schulung des KI-Modells wurden etwa 60 Flaschen verwendet.

Zukunftsperspektiven und Erweiterungen

Nach dem Erfolg des PoC bestanden Pläne, das System in die Produktion zu integrieren und auf weitere Anwendungsfälle auszuweiten, nicht nur auf die Lackkontrolle, sondern auch auf die Überprüfung der Integrität der Flaschen selbst – ein kritischer Aspekt in der gesamten Produktionslinie.

Das Projekt demonstrierte eindrucksvoll, wie moderne Technologien wie KI und maschinelles Sehen in der Fertigungsumgebung eingesetzt werden können, um Qualität und Effizienz zu steigern und neue Maßstäbe in der automatisierten Qualitätskontrolle zu setzen.