Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Beitrag drucken

Qualitätssicherung

KI-gestützte Bilderkennung bei der Homologation

Die industrielle Bildverarbeitung nimmt in der Qualitätssicherung einen immer höheren Stellenwert ein. Bei der Bilderkennung hilft künstliche Intelligenz, die Genauigkeit sowie die Produktionsgeschwindigkeit zu steigern – auch bei der Homologation von Kraftfahrzeugen.

Der Inhalt des Aufklebers wird in Echtzeit mit einem Handscanner gelesen und die Position des Aufklebers bestimmt. Sind beide Merkmale korrekt, vibriert das Gerät. (Bild: Elunic AG)

Der Inhalt des Aufklebers wird in Echtzeit mit einem Handscanner gelesen und die Position des Aufklebers bestimmt. Sind beide Merkmale korrekt, vibriert das Gerät. (Bild: Elunic AG)

In einer weltweiten Umfrage von IFS unter 1400 IT-Entscheidern kam heraus, dass die wesentlichen Anwendungsfelder künstlicher Intelligenz heute in den Bereichen Data Analytics (25 Prozent), Business Intelligence (22 Prozent) und Finanzen (17 Prozent) liegen. Allerdings unterscheiden sich dabei Deutschland, Österreich und Schweiz in einem Punkt deutlich von ihren weltweiten Kollegen: In den drei Ländern steht die Qualitätssicherung mit 22 Prozent an erster Stelle.

Manuell vs. automatisiert

In nahezu allen produzierenden Unternehmen ist die Qualitätssicherung ein fester Bestandteil. Entweder wird diese mit Hilfe verschiedener Inspektoren erledigt oder sie läuft automatisiert ab – beispielsweise mittels klassischer Bilderkennung. Dabei sind fest programmierte Regeln wie etwa Form, Anzahl oder Lage der Objekte entscheidend. Für Erkennungsfehler sorgt es, wenn Licht, Schatten oder Bildhintergründe die Systeme irritieren. Gerade aus diesem Grund erweisen sich die Möglichkeiten, die sich aus der Kombination von Qualitätssicherung und KI ergeben, für viele Unternehmen als besonders spannend, denn die Fehleranfälligkeit wird minimiert und zugleich sind die Systeme heute finanziell erschwinglicher. Die KI orientiert sich, ähnlich wie der Mensch, an gemeinsamen Merkmalen der Objekte und kann durch maschinelles Lernen vergleichbare Ergebnisse erzielen. Dazu genügt es, ausreichend viele Bilder unterschiedlichen Typs auszuwerten und für die KI zu markieren, wo sich der Fehler im Bild befindet. Sie lernt Muster zu erkennen, mit denen sie die Fehler in Zukunft ohne menschliches Zutun identifizieren kann.

Falsch geklebt

Zu Beginn des Jahres steckten tausende Teslas am chinesischen Zoll fest. Der Grund waren fehlerhafte Kennzeichnungen der Autos. Diese ist Teil des Zulassungsprozesses, der sogenannte Homologation, die sich immer wieder als Nadelöhr erweist, wodurch vielen Automobilherstellern Zeit verloren geht. Das betrifft auch die Aufbringung von Aufklebern, die wichtige Daten zum Fahrzeug enthalten. Wenn diese falsch gesetzt sind, muss oft vieles noch einmal manuell geprüft werden. Gerade im Ausland können so weitere Verzögerungen entstehen. Um das zu vermeiden, hat sich ein Automobilhersteller dazu entschieden, mit KI die Qualitätssicherung innerhalb der Homologation zu optimieren.

Die Daten der Prüfzeichen werden mit einem Handscanner eingelesen. (Bild: Zebra Technologies Germany GmbH)

Die Daten der Prüfzeichen werden mit einem Handscanner eingelesen. (Bild: Zebra Technologies Germany GmbH)

Aufkleber analysieren

Am Anfang des Projekts stand ein zweitägiger Kunden-Workshop vor Ort. Darin wurden gemeinsam die verschiedenen Arten der Aufkleber analysiert und relevante Variablen auf Basis der Log-Daten erarbeitet. Zudem wurden neue Trainingsbilder erstellt und in das System eingefügt. Je nach Aufgabe können die Prüfobjekte, in diesem Fall die Sticker, aus unterschiedlichen Blickwinkeln und vor verschiedenen Hintergründen dargestellt werden. Der Machine- Learning-Prozess wurde durch Google TensorFlow ermöglicht. Damit können Entwickler Datenfluss-Grafiken erstellen, die beschreiben, wie sich Daten durch ein Diagramm oder eine Reihe von Verarbeitungsknoten bewegen. Die Anwendung koordiniert dabei hunderte von Rechenkernen (Tensor Cores). TensorFlow stellt dies über die Programmiersprache Python dar. Die mathematischen Operationen, also die Bibliotheken von Transformationen, die über das Tool verfügbar sind, werden als C++ Binärdateien und Cuda (Compute Unified Device Architecture) verarbeitet. Python organisiert nur den Datenverkehr zwischen den Teilen und bietet Abstraktionen auf hoher Ebene, um sie miteinander zu verbinden. Die Tensor Cores machen die KI überhaupt erst möglich, denn durch TensorFlow werden jene Modelle entwickelt, die für die späteren Vorhersagen verwendet werden. Die dazu benötigte Hardware liegt preislich in einem unteren bis mittleren vierstelligen Eurobereich und stellt somit bei der Implementierung von KI kein nennenswertes Hindernis mehr dar. Es ist sogar möglich, mit herkömmlichen Computern Bilder mit deren Grafikprozessoren zu erkennen, allerdings sind Tensor Processing Units (TPUs) besser geeignet. Sie sind günstiger, leistungsfähiger und benötigen weniger Strom, da sie für die benötigten Matrixmultiplikationen konzipiert sind. Auch die Cloud kann eine einfache Option sein. Entscheidend ist jedoch, wie zeitkritisch die Anwendung ist, das heist ob die Bilderkennung in Echtzeit oder eine Auswertungen am Ende eines Produktionsprozesses erfolgen soll. Daraus ergeben sich die entsprechenden Kosten.

Ergebnisse in kurzer Zeit

Im Falle der Prüfzeichenerkennung wurden die Daten durch einen Handscanner eingelesen und zum Abgleich in die Bibliothek geladen. Das heißt, der Inhalt des Aufklebers wird in Echtzeit gelesen und die Position des Aufklebers bestimmt. Sind beide Merkmale korrekt, vibriert das Gerät und dem Prüfer wird angezeigt, dass alles in Ordnung ist. Zudem wurde das MES, dort werden die Fehler dokumentiert, mit angebunden. Alle erfassten Daten werden zeitgleich in das Tool Dataface, eine IIoT-Suite von Elunic, integriert, wo die Vorgänge und Fehler weiterhin abrufbar sind. So kann das System ständig weiter optimiert werden. Machine Learning für die Homologation ist nur ein Beispiel dafür, wie KI für die Qualitätssicherung eingesetzt werden kann. Die intelligente Bilderkennung ist für viele Problemstellungen eine günstige und effektive Lösung, gerade wenn es darum geht die manuelle Kontrolle zu ersetzen.


Das könnte Sie auch interessieren:

Bosch Rexroth hat mit ActiveCockpit eine interaktive Kommunikationsplattform im Portfolio, die Fertigungsdaten in Echtzeit aus verschiedenen Systemen und Datenquellen verarbeitet und visualisiert. Der Einsatz bei Bosch Thermotechnik in Wetzlar zeigt, dass die Lösung Transparenz in die Lagerlogistik bringen kann.‣ weiterlesen

Die Anpassungsmöglichkeiten eines ERP-Systems entwickeln sich immer mehr zum Unterscheidungsmerkmal aktueller Systeme. Doch welche Möglichkeiten für die individuelle Ausprägung gibt es - und welche Vor- und Nachteile bieten sie?‣ weiterlesen

Novayre Solutions SL und dessen RPA-Plattform Jidoka gehören nun zu Appian. Mit dem Erwerb will das amerikanischen IT-Unternehmen seine Prozessautomatisierungsplattform um Werkzeuge für Robotic Process Automation ergänzen.‣ weiterlesen

Nutzer von Citrix-Systemen sollten unbedingt die aktuell bekannt gewordene Sicherheitslücke per Workaround schließen. Das meldet das BSI erneut, nachdem sich die Zahl der bekannt gewordenen Cyberangriffe über diese Schwachstelle häufen.‣ weiterlesen

Jörg Jung leitet beim ERP-Hersteller Infor seit mehr als zwei Jahren als verantwortlicher Geschäftsführer die Regionen Zentral- und Osteuropa. In diesem Zeitraum konnte der Softwareanbieter sein Geschäft fast verdoppeln, merkte Jung im Gespräch mit der IT&Production an. Vor allem der Absatz mit Cloud-Lösungen scheint zu brummen: In den letzten zwei Jahren sei der Umsatz mit den Multi-Tenant-Lösungen weltweit um den Faktor zehn gestiegen.‣ weiterlesen

Rockwell Automation hat den israelischen Cybersecurity-Anbieter Avnet Data Security übernommen. Das Unternehmen bietet seinen Kunden Services wie Risikobewertungen, Penetrationstests, Netzwerk- und Sicherheitslösungen sowie Schulungen zur Verschmelzung von IT und OT unter dem Gesichtspunkt der Cybersecurity an. ‣ weiterlesen

In der Werkshalle von morgen sind nur noch die Außenwände fest verbaut. Maschinen und Anlagen bewegen sich frei und kommunizieren miteinander. Wichtige Voraussetzung hierfür: Eine dezentrale Versorgungs- und Dateninfrastruktur. Mit dem intelligenten Boden hat Bosch Rexroth ein solches System entwickelt - und dabei Lösungen von Weidmüller verbaut.‣ weiterlesen

In einer Industrie 4.0 stellen vernetzte Maschinen nicht nur Produkte her, sie generieren auch massenhaft Daten. Mit einem ERP-System als Informationsdrehscheibe lassen sich diese Produktionsdaten mit anderen Geschäftsbereichen verknüpfen und so die Wertschöpfung ankurbeln.‣ weiterlesen

Per Radiofrequenzidentifikation lassen sich Waren entlang der gesamten Lieferkette nachverfolgen - oder gleich lückenlos ihren Zustand dokumentieren. Erst RFID-Technologie ermöglicht viele Anwendungen, die mit Industrie 4.0 verbunden werden.‣ weiterlesen

Der ERP-Anbieter Proalpha hat einen Wechsel an der Unternehmensspitze bekanntgegeben. Eric Verniaut übernimmt das Amt des CEO.‣ weiterlesen

Die Siemens AG hat die AIT GmbH übernommen. Das Stuttgarter Unternehmen bietet Softwarelösungen auf der Basis von Microsoft .NET Plattformen an.‣ weiterlesen

Anzeige
Anzeige
Anzeige