Kameras, künstliche Intelligenz und IIoT lassen sich in der Produktion für vielfältige Anwendungen kombinieren. Ein Produkt dafür ist die Software Axulus Core mit dem Modul AI Vision Framework für die industrielle Bildverarbeitung.
Werden künstliche Intelligenz und IIoT für die Vernetzung von Echtzeit-Informationen und die Analyse von Maschinen, Bild und Sensordaten verwendet, ermöglicht dies zahlreiche Applikationen in der ganzen Fabrik. Für solche Projekte auf Basis von Computervision, also industrielle Bildverarbeitung, hat Axulus Reply seine integrierte IIoT-Toolchain Axulus Core um das Modul AI Vision Framework ergänzt. Nachfolgend werden einige mögliche Anwendungsfälle beschrieben.
Asset Tracking
Wer Asset Tracking mit Computervision kombiniert, kann Assets mit oder ohne reguläre Kennzeichnung mit Kameras identifizieren und klassifizieren. Dazu können die IT-Systeme eine Objekterkennung und -verfolgung mit Codes, in Standbildern oder Videostreams anwenden. Es können Gesichter und markante Merkmale, Formen und Gegenstände oder Gegebenheiten in Echtzeit, unabhängig von den Wetter- oder Lichtbedingungen erkannt und gefunden werden und Operatoren dann Handlungsvorschläge oder Aufgaben erteilt werden.
In der Intralogistik ist die Identifizierung von Materialien, Rohstoffen und fertigen Gütern sowie die Auswertung ihres Status quo, Standorts und der Beschaffenheit (geöffnet, ungeöffnet, beschädigt) wichtig für die Effizienz der Abläufe. Kamerabasierte Identifikationssysteme nehmen hier Bilder oder Videoströme der Transporteinheiten auf und leiten sie an eine KI-basierte Bildverarbeitungssoftware weiter. Durch integrierte Algorithmen zur Objekterkennung und -verfolgung kann die Software die Identität der Transporteinheiten bestimmen und Informationen über ihren Zustand bereitstellen. Die Informationen werden an die Steuerungsplattform übermittelt, um daraus Arbeitsaufträge abzuleiten.
Unfälle vermeiden
Mit Computervision könnte sich künftig häufiger auch die Sicherheit am industriellen Arbeitsplatz verbessern lassen. Denn durch die Überwachung von Arbeitsbereichen mit Kameras lassen sich viele Gefahren frühzeitig erkennen, etwa unsichere Verhaltensweisen, ungeeignete Sicherheitsausrüstung und Hindernisse. Mit Echtzeit-Bildverarbeitung und -analyse können diese Systeme schnell auf solche Situationen reagieren und Warnungen oder Benachrichtigungen ausgeben oder sogar Notabschaltungen durchführen. Die Systeme könnten aber auch potenzielle Risikofaktoren erkennen wie maschinelle Fehlfunktionen oder fehlerhafte Arbeitsabläufe oder sogar rutschige Bodenflächen. Durch die Analyse von historischen Daten und das Erkennen von Mustern kann Computervision zudem präventive Maßnahmen vorschlagen, um zukünftige Unfälle zu vermeiden. Indem sie eine Überwachung und Analyse des Arbeitsumfelds ermöglichen, können Computervision-Systeme dazu beitragen, die Sicherheit der Mitarbeiter zu verbessern, Unfallrisiken zu reduzieren und letztendlich eine produktivere Arbeitsumgebung zu schaffen.
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