KI-Anwendungen · Automobilzulieferer
Automatische Qualitätskontrolle mit Bildverarbeitung am Produktionsband
Ein Bildverarbeitungssystem an der Prüfstation eines Metallteileherstellers erkennt Oberflächenfehler in Bandgeschwindigkeit.
Das Problem
Die Sichtprüfung der Teile war langsam und lieferte je nach Prüfer unterschiedliche Ergebnisse. Ein Teil der fehlerhaften Produkte gelangte bis in den Versand und verursachte Retouren- und Nacharbeitskosten.
LösungUnser Lösungsansatz
Mit einer Kamera- und Beleuchtungseinheit am Band haben wir ein Deep-Learning-Modell entwickelt, das Oberflächenkratzer, Grate und Maßabweichungen erkennt. Das System klassifiziert jedes Teil in Millisekunden, meldet fehlerhafte Teile an die Ausschleusstation und speichert sie mit Bildbeleg. Das Modell lässt sich für neue Produktvarianten leicht nachtrainieren.
Ergebnisse
Gemessene Verbesserungen
Prozess
Wie verlief das Projekt?
- 01
Voranalyse
Fehlerarten, Musterbilder und Bandgeschwindigkeit wurden untersucht.
- 02
Daten und Prototyp
Ein annotierter Datensatz wurde erstellt und das erste Modell gemessen.
- 03
Installation am Band
Kamera, Beleuchtung und Recheneinheit wurden installiert.
- 04
Livegang
Nach dem Parallelbetrieb erfolgte die vollständige Umstellung.
Bilder
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Über dieses Projekt
Welches Problem hat dieses Projekt gelöst?
Die Sichtprüfung der Teile war langsam und lieferte je nach Prüfer unterschiedliche Ergebnisse. Ein Teil der fehlerhaften Produkte gelangte bis in den Versand und verursachte Retouren- und Nacharbeitskosten. Ein Bildverarbeitungssystem an der Prüfstation eines Metallteileherstellers erkennt Oberflächenfehler in Bandgeschwindigkeit.
Welche Technologien und Methoden wurden im Projekt eingesetzt?
Im Projekt wurden Technologien und Methoden wie Python, PyTorch, OpenCV, Industriekamera, REST-API, PostgreSQL eingesetzt. Die Auswahl richtete sich nach den Anforderungen des Projekts und den vorhandenen Systemen.
Wie lange dauerte das Projekt und was waren die Ergebnisse?
Das Projekt dauerte etwa 4 Monate. Wichtigste Ergebnisse: Fehlerhafte Teile im Versand: −%38; Erkennungsgenauigkeit: %96; Prüfgeschwindigkeit: 3x. Die Ergebnisse werden durch den Vergleich der Kennzahlen vor und nach dem Projekt gemessen.
Wie viele Daten braucht man für den Start eines KI-Projekts?
Die benötigte Datenmenge hängt vom Problem ab. Im ersten Gespräch prüfen wir die vorhandenen Daten und klären gemeinsam Machbarkeit und zusätzlichen Datenbedarf.
Kann die KI-Lösung an unsere bestehenden Systeme angebunden werden?
Ja. Die von uns entwickelten Modelle binden wir per API in Ihre ERP-, Web- und Mobilanwendungen ein.
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