Fraunhofer-Gesellschaft
Automatisierung von Prüfaufgaben mit KI und Maschinellem Lernen
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und insbesondere Maschinellem Lernen (ML) in der Bildverarbeitung zur Qualitätssicherung auf Basis von Kamerabildern ermöglicht die vereinfachte Automatisierung von Prüfaufgaben, die bisher rein manuell durchgeführt werden. Auch solche Prüfprozesse, für die nur mit erheblichem Aufwand algorithmische Regeln zur Qualitätskontrolle festgelegt werden können, lassen sich mithilfe von geeigneten Trainingsdaten und dem Erfahrungswissen des Prüfpersonals oft recht leicht automatisieren, und damit beschleunigen und objektivieren.
Einsatzmöglichkeiten von KI-basierter Bildverarbeitung
Als Basis für die KI-basierte Bildverarbeitung können meist optische Sensordaten in Form von Bildern oder 3D-Messdaten dienen, die aufwandsarm von den zu prüfenden Bauteilen aufgenommen werden. Typische Prüfaufgaben reichen hier von der Erkennung von Fehlstellen und Anomalien über die Klassifizierung von unterschiedlichen Fehlertypen bis hin zur Vollständigkeitsprüfung. Prinzipiell sind den Einsatzmöglichkeiten kaum Grenzen gesetzt, und man kann beobachten, dass mit KI und ML immer mehr neue Anwendungen erschlossen werden.
Prozessplanung, -steuerung und -optimierung mit KI
Weiterhin können Maschinen mithilfe von KI und ML die Qualität der gerade produzierten Bauteile prognostizieren oder im Rahmen prädiktiver Wartung können Vorhersagen zur Vermeidung von Maschinenausfällen getroffen werden. Sie werten hierzu die Daten von integrierten Sensoren sowie Kenngrößen aus der Maschinensteuerung und der Produktqualität selbstständig aus und können somit frühzeitig Hinweise auf fehlerhafte Stellen im Prozess geben. Im nächsten Schritt kann dann auf Künstlicher Intelligenz basiert der Produktionsprozess nachgeregelt bzw. optimiert werden. KI und ML ergänzen somit die Expertise des Fachpersonals für die industrielle Bildverarbeitung, auch in Zeiten von Personalmangel und im unbeaufsichtigten Betrieb.
Blick in die Zukunft: Universelle »intelligente« Systeme
Prüf- und Messsysteme von morgen werden nicht mehr auf feste Arbeitsschritte oder Aufgaben zugeschnitten sein, sondern sich an unterschiedlichste Randbedingungen, wie Prüfinhalte, Fehlerklassen oder Gestalt der Prüfobjekte flexibel anpassen lassen. Absehbar sind universelle Systeme, von vornherein die notwendige »Intelligenz« implementiert haben, um Anpassungen an diese Randbedingungen selbst vornehmen zu können.