KI-basierte Bildverarbeitung nutzbar machen durch Logic.

Am Fraunhofer IPK werden Aufgabenstellungen im Bereich Machine- und Deep-Learning für die industrielle Bildverarbeitung bearbeitet, unter anderem mit dem Ziel des Transfers der neuesten Forschungserkenntnisse in die Industrie, wofür der Integrationsaufwand von KI-Methoden erheblich reduziert werden muss. Ein weiteres Ziel ist die Steigerung der Akzeptanz dieser Technologie durch interaktive Komponenten zwischen Mensch und Maschine oder auch durch Beratung und Analyse rund um das Thema KI-basierte industrielle Bildverarbeitung.

Die Bildverarbeitungslösungen adressieren dabei folgende Aufgabenstellungen:

1. Die Erkennung und Verfolgung von Objekten, Bauteilen, Produktionsgütern, Verpackung uvm. im Unternehmen selbst und darüber hinaus. Dies gilt sowohl für die vorwärts als auch für die rückwärts gerichtete Logistik. Neben den am Markt verfügbaren Erkennungstechnologien wie das Scannen von Barcodes und QR-Codes können Produkte auch komplett markerlos wiedererkannt, zugeordnet und verfolgt werden.
2. Die automatisierte optische Inspektion von produzierten Gütern oder angelieferten Zukaufteilen. Dabei ist es unerheblich, ob es sich um Großserienfertigungen, Produktionen mit der Losgröße 1, Neu- oder Gebrauchtteile handelt. Alle Defekte, die optisch sichtbar sind, können automatisiert erkannt und dokumentiert werden.

Das Projekt Logic. bietet eine Plattform, auf der Bildverarbeitungsservices für anwendungsspezifische Probleme bereitgestellt werden. Das System kann je nach Kundenwunsch die Bildverarbeitungsservices auf einem zentralen Server ausführen oder in einer (Edge-) Cloud. Es bindet über eine drahtlose Schnittstelle verschiedenste Erfassungsgeräte ein, unabhängig davon ob ein mobiles (Smartphone) oder komplexes Erfassungsgerät (Logic.Cube) genutzt wird.

Die Technologie kann vollautomatisiert oder als Assistenzsystem in den betreffenden Prozess eingebunden werden: Basierend auf den verarbeiteten Informationen werden dem Anwender Vorschläge unterbreitet. Dies kann beispielsweise eine Vorschlagsliste mit fünf möglichen Objekten, sortiert nach Wahrscheinlichkeit, sein. Der Anwender kann aus dieser Liste das richtige Objekt auswählen. So arbeitet der Anwender mit der KI zusammen, dokumentiert Prozessschritte und reduziert Fehler durch die Kombination von Mensch und Maschine nach dem „Vier Augen“-Prinzip. Durch die Interaktion mit dem Menschen und der zentralen Verarbeitung lernt das System kontinuierlich weiter und verbessert sich stetig selbst. Die Kombination aus Assistenzsystem und kontinuierlichem Lernen erlaubt es, mit einem kleineren initialen Datensatz zu beginnen und dann im Prozess das System weiter anzulernen. So wird der initiale Aufwand deutlich reduziert.

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