Anomalien erkennen ohne Schlecht-Bilder
Jeden Fehler keinmal machen
Industrielle Bildverarbeitung ist häufig integraler Bestandteil durchgängig automatisierter Wertschöpfungsketten. Dabei spielen KI-Verfahren wie Deep Learning eine wichtige Rolle. Die Anomaly-Detection-Technologie hilft, den Trainingsaufwand für die eingesetzten Algorithmen zu reduzieren.
Die industrielle Bildverarbeitung (Machine Vision) übernimmt im Automatisierungsumfeld von Produktionsunternehmen unterschiedliche Aufgaben: Beispielsweise lassen sich damit sehr unterschiedliche Objekte entlang der gesamten Prozesskette identifizieren, zuordnen und nachverfolgen. Die Erkennung kann dabei sowohl aufgrund äußerer Merkmale als auch über aufgedruckte Datacodes oder mittels OCR-Verfahren (Texterkennung) erfolgen. Darüber hinaus optimiert und automatisiert Machine Vision das Handling von Produkten und Bauteilen: Die Position von Werkstücken lässt sich so bestimmen, dass diese zur Bearbeitung ausgerichtet werden können. Zudem können Roboter und Cobots Objekte wahrnehmen und greifen. Und nicht zuletzt lässt sich die Kollaboration zwischen Menschen und Maschinen sicherer und effizienter gestalten. Denn durch kontinuierliche Überwachung der Abläufe werden gefährliche Situationen und Kollisionen zwischen den Beteiligten vermieden. Die neunte Ausgabe von Rockwell Automations „State of Smart Manufacturing“ Report liefert Einblicke in Trends und Herausforderungen für Hersteller. Dazu wurden über 1.500 Fertigungsunternehmen befragt, knapp 100 der befragten Unternehmen kommen aus Deutschland. ‣ weiterlesen
KI in Fertigungsbranche vorn
Defekte Teile finden
Auch bei der Automatisierung der Fehlerinspektion spielt die industrielle Bildverarbeitung eine Rolle. So vergleicht die Machine-Vision-Software anhand der aufgenommenen digitalen Bilddaten permanent den Ist- und Sollzustand der zu prüfenden Objekte und erkennt Anomalien. Dadurch lassen sich defekte Teile automatisiert aussortieren. Noch robuster funktioniert dieser Prozess mit KI-Technologien – insbesondere wenn Deep Learning zum Einsatz kommt, das auf Convolutional Neural Networks (CNNs) basiert. Die Integration solcher KI-Algorithmen in die Bildverarbeitungssoftware hebt die automatisierte Fehlererkennung auf eine neue Stufe. Der Thin[gk]athon, veranstaltet vom Smart Systems Hub, vereint kollaborative Intelligenz und Industrie-Expertise, um in einem dreitägigen Hackathon innovative Lösungsansätze für komplexe Fragestellungen zu generieren. ‣ weiterlesen
Innovationstreiber Thin[gk]athon: Kollaborative Intelligenz trifft auf Industrie-Expertise
Deep Learning
Mittels Deep Learning werden die von den Bildeinzugsgeräten aufgenommenen digitalen Bilddaten umfassend ausgewertet. Dabei lernt die Machine-Vision-Software im Rahmen eines Trainings, welche Eigenschaften typisch für eine bestimmte Objektklasse sind. So können die Bilddaten einer spezifischen Klasse zugeordnet werden. Dies ermöglicht die automatische Klassifizierung von Gegenständen und Fehlern. Zu beachten ist jedoch, dass der Deep-Learning-basierte Trainingsprozess eine durchdachte und gute Vorbereitung erfordert. Es muss zunächst eine große Menge an verwertbaren Bilddaten erzeugt und gesammelt werden. Im nächsten Schritt werden die Bilder gelabelt, also mit einem digitalen Etikett versehen. Dieses markiert eine spezifische Objekt- oder Fehlerklasse. Erst nach dem Labeling-Prozess kann das zugrundeliegende, neuronale Netz mit den jeweiligen Bildern trainiert werden. Der Labeling-Prozess ist dabei mit großem Aufwand verbunden. Denn je nach individueller Anwendung sind zwischen 150 und 300 Trainingsbilder pro Fehlertyp erforderlich. Wichtig ist, dass diese die Objekte mit den zu erkennenden Defekten in verschiedenen Erscheinungsformen zeigen – sogenannte ‚Schlecht-Bilder‘. Von diesen sind jedoch oft nicht genug vorhanden. Zudem sind die möglichen Fehlertypen in ihrer konkreten Erscheinungsform vorher meist nicht bekannt. Die Beschaffung und das Labeling solcher Bilder können also einen hohen Ressourceneinsatz erfordern, der oft nicht rentabel ist.
