Kameraprüfsysteme - Mit KI zuverlässig Fehler erkennen!
Künstliche Intelligenz wird immer mehr zu einem Grundbestandteil im Leben. Viele Unternehmen haben den Nutzen des neuronalen Netzwerks erkannt und in intelligente Kameraprüfsysteme für die Qualitätskontrolle investiert. Bleiben Sie nicht auf der Strecke und lesen Sie in diesem Artikel, welche Vorteile KI Systeme in der Qualitätsprüfung besitzen und warum sich eine Investition lohnt!
KI Systeme in der Produktion - nützlich oder doch nur Fehlinvestition?
Klar ist: Eine Investition in Kameraprüfsysteme sollte gut durchdacht sein. Doch lohnt sich ein KI System für die Qualitätssicherung? Falls Sie noch auf Stichproben und manuelle Prüfungen setzen, dann ist die Antwort ganz klar: Ja!
Intelligente Kamerasysteme schaffen für Sie eine Qualitätsprüfung, welche kleinste Fehler in Sekunden erkennt – und das selbst bei hohen Geschwindigkeiten.
Der Vorteil: Anstatt durch eine manuelle 100% Kontrolle einen Bottleneck in der Qualitätsprüfung zu verursachen, erkennt die KI durch eine Inline-QS Fehler schon während der Produktion. Damit erhalten Sie trotz gleichbleibender Geschwindigkeit eine 100% Kontrolle und reduzieren dadurch die Retourekosten.
Klar ist: Eine Investition in KI Kamerasysteme sollte gut durchdacht werden. Doch lohnt sich ein KI System für die Qualitätssicherung? Falls Sie noch auf Stichproben und manuelle Prüfungen setzen, dann ist die Antwort ganz klar: Ja!
Intelligente Kamerasysteme schaffen für Sie eine Qualitätsprüfung, welche kleinste Fehler in Sekunden erkennt – und das selbst bei hohen Geschwindigkeiten.
Der Vorteil: Anstatt durch eine manuelle 100% Kontrolle einen Bottleneck in der Qualitätsprüfung zu verursachen, erkennt die KI durch eine Inline-QS Fehler schon während der Produktion. Damit erhalten Sie trotz gleichbleibender Geschwindigkeit eine 100% Kontrolle und reduzieren dadurch die Retourekosten.
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Diese 3 Vorteile intelligenter Kameraprüfsysteme sollten Sie kennen
Kameraprüfsysteme sind keine Neuheit. Doch warum sollten Sie sich gerade für KI Kamerasysteme entscheiden?
Robust gegenüber Umwelteinflüssen
Es gibt viele herkömmliche Kamerasysteme auf den Markt. Die Gemeinsamkeit liegt in der Funktionsweise: Sie arbeiten alle mit Pixel- oder Hell/Dunkel-Vergleichen. Hier macht die Kamera ein Bild von dem zu überprüfenden Teil und vergleicht dieses dann mit vorhandenen Fehlerbildern. Dabei werden schnell Fehler erkannt, welche keine sind. Beispielsweise durch eine falsche Lage des Teils oder einem Staubkorn auf der Kamera.
Einen Menschen würde ein Staubkorn oder eine falsche Lage nicht interessieren. Er würde das Teil unabhängig von Umwelteinflüssen auf Fehler überprüfen. Und genau hier liegt der Unterschied zwischen einem klassischen und einem KI-basierten Kamerasystem.
Die KI merkt sich -wie ein Mensch- die Merkmale eines Fehlertyps und muss daher nicht mit Bildvergleichen arbeiten. Das bedeutet, dass sie den Fehler unabhängig von der Farbe des Teils, Schatten oder andere veränderte Eigenschaften im Vergleich zum Anlern-Bild erkennen kann. Dadurch wird die KI robust gegenüber Umwelteinflüssen.
Es gibt viele herkömmliche Kamerasysteme auf den Markt. Die Gemeinsamkeit liegt in der Funktionsweise: Sie arbeiten alle mit Pixel- oder Hell/Dunkel-Vergleichen. Hier macht die Kamera ein Bild von dem zu überprüfenden Teil und vergleicht dieses dann mit vorhandenen Fehlerbildern. Dabei werden schnell Fehler erkannt, welche keine sind. Beispielsweise durch eine falsche Lage des Teils oder einem Staubkorn auf der Kamera.
Einen Menschen würde ein Staubkorn oder eine falsche Lage nicht interessieren. Er würde das Teil unabhängig von Umwelteinflüssen auf Fehler überprüfen. Und genau hier liegt der Unterschied zwischen einem klassischen und einem KI-basierten Kamerasystem.
Die KI merkt sich -wie ein Mensch- die Merkmale eines Fehlertyps und muss daher nicht mit Bildvergleichen arbeiten. Das bedeutet, dass sie den Fehler unabhängig von der Farbe des Teils, Schatten oder andere veränderte Eigenschaften im Vergleich zum Anlern-Bild erkennen kann. Dadurch wird die KI robust gegenüber Umwelteinflüssen.
Einfache Anlernphase
Daraus folgt gleich der nächste Vorteil: Die Anlernphase.
Zunächst könnte man die Vorbereitungszeit der KI als Nachteil betrachten. Der Grund: Die Anlernphase erfordert im Vergleich zu klassischen Kamerasystemen deutlich mehr Zeit.
Doch worin liegt nun der Vorteil?
Bei klassischen Kamerasystemen wird ein Algorithmus programmiert. Dabei ist es wichtig dem Algorithmus jede Fehlerart genau zu beschreiben damit dieser die Definition und die Grenzwerte der einzelnen Fehler genau kennt und versteht.
Eine KI dagegen reicht es Beispielbilder der Fehler zu betrachten. Sie erkennt und lernt dadurch die Merkmale der Fehlerart selbstständig. Zusätzlich können die Grenzwerte der Fehler selbst bestimmt werden. Das bedeutet die KI lernt genau ab wann ein Teil noch IO ist und ab wann es aussortiert werden muss.
Daraus folgt gleich der nächste Vorteil: Die Anlernphase.
Zunächst könnte man dies eher als Nachteil betrachten. Die Anlernphase erfordert im Vergleich zu klassischen Kamerasystemen deutlich mehr Zeit.
Doch worin liegt nun der Vorteil?
Bei klassischen Kamerasystemen wird ein Algorithmus programmiert. Dabei ist es wichtig dem Algorithmus jede Fehlerart zu beschreiben. Eine KI dagegen reicht es Beispielbilder der Fehler zu betrachten. Sie erkennt und lernt dadurch die Merkmale der Fehlerart selbstständig. Zusätzlich können die Grenzwerte der Fehler selbst bestimmt werden. Das bedeutet die KI lernt genau ab wann ein Teil noch IO ist und ab wann es aussortiert werden muss.
Langfristig kosteneffizient
Langfristig kosteneffizient
Der letzte und womöglich entscheidende Vorteil liegt in den Folgekosten.
Klar: Bei den Anschaffungskosten ist die KI-basierte Kamera im Nachteil. Doch betrachten wir die zuvor erwähnten Vorteile wird schnell klar, warum sich die Kosten schnell auszahlen:
Der letzte und womöglich entscheidende Vorteil liegt in den Folgekosten.
Klar: Bei den Anschaffungskosten ist die KI-basierte Kamera im Nachteil. Doch betrachten wir die zuvor erwähnten Vorteile wird schnell klar, warum sich die Kosten schnell auszahlen:
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FAQ
Wir haben die Antworten auf Ihre Fragen:
Hier finden Sie eine Auflistung der häufigsten Fragen zu unserem Produkt.
Allgemeines
In traditionellen Systemen legen Programmierer fest, wie Fehler zu erkennen sind. Ein ML-Modell hingegen erlernt anhand von Beispielen, ob ein Teil als IO oder NIO klassifiziert wird. Durch diesen Lernprozess entwickelt das Modell eigene Regeln zur Bestimmung von IO/NIO, ohne dass explizite Programmierung notwendig ist (z.B. „NIO, wenn Kratzer links oben“). Dadurch können auch sehr komplexe Aufgaben, wie die Oberflächenerkennung in der Qualitätskontrolle, automatisiert werden – etwas, das mit herkömmlichen Systemen nicht realisierbar wäre.
Im Vergleich zu herkömmlichen Qualitätskontrollsystemen ist das uniEDGEvision-System äußerst widerstandsfähig gegenüber großer Fehlervariabilität und wechselnden äußeren Einflüssen. Dadurch lassen sich typische Herausforderungen klassischer Systeme, wie eine überhöhte Pseudoausschussrate, vermeiden.
Kosten
Ja, uniEDGEvision übernimmt das gesamte Investitionsrisiko. Erst nachdem wir Ihnen nachweisen konnten, dass unser Modell die zuvor festgelegten KPIs (Key Performance Indicators) erfüllt, wechseln Sie in ein zahlungspflichtiges Lizenzmodell.
Das hängt vom jeweiligen Anwendungsfall ab. Bevor wir mit einem uniEDGEvision-Projekt starten, werden wir Ihnen transparent darlegen, welche Kosten für die Nutzung von uniEDGEvision anfallen würden. Auf dieser Grundlage können Sie Ihren Geschäftsfall kalkulieren.
Eine Kleinserie stellt zweifellos eine Herausforderung für ein KI-System dar. Wir sind offen für Gespräche über Ihre potenziellen Anwendungsfälle. Es gibt einige faszinierende Möglichkeiten, wie KI auch bei geringeren Stückzahlen einen Mehrwert für Sie schaffen kann.
Eigenschaften von uniEDGEvision
uniEDGEvision erfasst Texturen und Eigenschaften von Defekten. Sobald die KI einmal gelernt hat, wie ein Kratzer aussieht, kann sie diesen in sämtlichen Variationen am gesamten Bauteil erkennen.
In den meisten Fällen ist eine hohe Produktionsgeschwindigkeit unproblematisch. Unser Modell läuft auf einem mitgelieferten Industrie-PC direkt bei Ihnen vor Ort, was bedeutet, dass das KI-Modell Bilder in Millisekunden analysiert. Unsere Erfahrung zeigt, dass eher das Teile-Handling als die KI-Auswertung ein potenzieller Engpass für die Automatisierung darstellt.
In den meisten Fällen stellt das keine Schwierigkeit dar. Wir passen die verwendete Aufnahmetechnologie (Kamera, Beleuchtung, Anbringung usw.) bei Bedarf vollständig an Ihre spezifischen Anforderungen an. Da unser System herstellerunabhängig arbeitet, können wir stets das optimale Kamera-Setup für Ihre Prüfanforderungen bereitstellen.
Implementierung
Der Zeitrahmen hängt stark davon ab, wie schnell wir genügend Daten (Bilder von IO/NIO-Teilen) erhalten. Da uniEDGEvision ein KI-System ist, sind Daten als Grundlage von großer Bedeutung. Daher bitten wir unsere Kunden, bereits im Vorfeld Schlechtteile zu sammeln. Diese können wir dann am Installationstag der Hardware direkt aufnehmen, und idealerweise haben wir bereits die erforderliche Datenmenge. In diesem Fall dauert die Implementierung nur wenige Tage. Wenn wir mehr Daten sammeln oder erstellen müssen, kann das System auch einige Wochen laufen, bevor die Implementierung abgeschlossen ist.
Es ist nicht nur die Datenmenge, sondern vielmehr ihre Vielfalt, die von Bedeutung ist. Das bedeutet, dass verschiedene Erscheinungsbilder von Fehlerarten relevant sind, um eine gute und repräsentative Stichprobe für das Lernen des uniEDGEvision-Systems zu haben. Wir benötigen nicht unbedingt viele Bilder von fehlerfreien Teilen, da die Vielfalt dort geringer ist als bei fehlerhaften Teilen. Daher liegt unser Fokus auf Bildern mit Fehlern. Eine allgemeine Faustregel lautet wie folgt: In 90 % der Fälle sind 50 Bilder pro Fehlerklasse ausreichend. In 10 % der Fälle werden zusätzliche 50 Bilder benötigt, um das uniEDGEvision-System zuverlässig an Ihren Anwendungsfall anzupassen (insgesamt also 100 Bilder).
In der Regel stellt uniEDGEvision eigene Kameras bereit, aber es gibt auch andere Möglichkeiten, Bilder bereitzustellen. Abhängig von der vorhandenen Ausstattung und den Taktzeitanforderungen kann die Kamera direkt mit unserem Industrie-PC verbunden werden oder Bilder können über gemeinsam genutzte Laufwerke oder File-Transfer-Protokolle übertragen werden.
Fortlaufende Betreuung
Ja, uniEDGEvision ist eine typische SaaS-Lösung (Software as a Service). Das bedeutet, dass Sie regelmäßig und kostenfrei Softwareupdates erhalten.