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KI-gestützte Bilderkennung bei der Homologation

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) [1]

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) [2]

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.