Autonome Bildverarbeitung: Wie KI die Qualitätssicherung vereinfacht

Inspekto, Hersteller von autonomer Bildverarbeitung, hat mit S70 Gen.2 eine weiterentwickelte Version des bestehenden Systems Autonomous Machine Vision AI (AVM-AI) für die industrielle Qualitätsprüfung vorgestellt. S70 Gen.2 unterstützt noch mehr Anwendungsfälle. Das System ermöglicht eine zuverlässige Qualitätsprüfung auch bei stark reflektierenden Materialien, beweglichen Teilen und vibrierenden Plattformen.

Wie autonome Bildverarbeitung die künstliche Intelligenz nutzt

AMV-AI arbeitet mit drei unabhängigen Modulen auf Basis von Künstlicher Intelligenz. Das erste KI-Modul übernimmt die Bilderfassung und ist für die dynamische Anpassung der Betriebsparameter des Bildaufnahmesystems an die jeweils vorliegende Bildverarbeitungsaufgabe in Echtzeit zuständig. Das zweite KI-Modul ist für die Identifizierung, Klassifizierung und 3D-Ausrichtung eines Objekts innerhalb des aufgenommenen Bildes verantwortlich und benötigt dazu lediglich ein einziges Musterteil. Dieses Modul versetzt das System in die Lage, die Teile in einem Live-Videostream zu erkennen und den besten Moment zu ermitteln, um ein Bild aufzunehmen und die letzte Aufgabe abzuschließen – die eigentliche Inspektion, die das dritte KI-Modul durchführt. Auf diese Weise soll AMV-AI den kognitiven Sehprozess des Menschen durchgängig nachbilden.

Inspekto verfolgt mit den Systemen auch die „Demokratisierung der Qualitätssicherung“, denn mit den KI-basierten Systemenm könnten auch kleine Hersteller die Vorteile einer automatisierten Qualitätsprüfung nutzen, so eine Unternehmensmeldung.

Was die zweite Generation kann

Obwohl das neue System eine qualitativ hochwertige Inspektion in einer größeren Anzahl von Szenarien als bisher ermöglicht, behält das System seine Geschwindigkeit und die einfache Installation bei. Im Gegensatz zu herkömmlichen Bildverarbeitungslösungen handelt es sich um ein Standardsystem, das Benutzer in gerade einmal 45 Minuten installieren können, ohne über Kenntnisse zu den Themen Bildverarbeitung oder KI zu verfügen.

Das einfache Einrichtungsverfahren erfordert nur durchschnittlich 20 bis 30 gute Musterteile und kommt ohne fehlerhafte Teile aus. Dies bedeutet, dass kein Antrainieren, kein Labelling und keine sonstigen Kennzeichnungen erforderlich sind, um sofort eine Machbarkeitsstudie zu erstellen. Sie enthalten sowohl die erforderliche Hardware als auch die erforderliche Software und können eine Vielzahl von Teilen und Aufgabenstellungen prüfen. Dieses revolutionäre Merkmal wurde durch die Möglichkeit erweitert, auch stark reflektierende Teile wie Metalle und Kunststoffe zuverlässig zu prüfen.

Basis dafür ist eine integrierte Beleuchtungslösung, die auf 5000K-LEDs basiert. Sie lassen sich per Pulsweitenmodularisierung ansteuern und in mehreren Bereichen schalten. So steuert das System auch die Beleuchtung autonom und kann mehrere Bilder mit unterschiedlicher Lichtrichtung und -intensität aufnehmen. Diese werden dann zusammengeführt, um ein einzelnes HDR-Bild ohne Reflexion zu erstellen.

Bildverarbeitung orientiert sich am menschlichen Auge

Ein weiterer Vorteil der zum Patent angemeldeten Technologie besteht darin, dass sie so konzipiert wurde, dass das menschliche Auge kein Flackern und keine Lichtschwankungen wahrnimmt. Dies bedeutet, dass Personen in der Nähe des Systems nicht durch plötzliche Lichtwechsel gestört werden. Bei Bedarf passt das System Parameter wie Belichtungszeit, Blende, Beleuchtungseinstellungen oder die Bildsequenz automatisch an, um das finale optimierte Bild aufzunehmen, ohne dass ein menschlicher Eingriff erforderlich ist.

Zudem ist ein verbesserter Mechanismus zur Erkennung und Auflösung von Vibrationen integriert sowie die Möglichkeit, bewegte Objekte mit einer Geschwindigkeit von bis zu 0,75 m/s zu inspizieren. Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass die Inspektionszykluszeit in den meisten Fällen auf weniger als 0,5 Sekunden verkürzt wurde, sodass das System bis zu drei Teile pro Sekunde inspizieren kann.

Lesen Sie auch: Studie zum Werkzeugbau: Warum „Made in Germany“ nicht mehr genügt