KI- und kamerabasierte Anomalieerkennung für die Qualitätssicherung

Halodome ist ein KI-System zur automatischen Anomalie- und Defekterkennung an Bauteilen, das am Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB, Karlsruhe, entwickelt wurde. Unterstützt durch den Menschen und Mensch-Maschine-Interaktion, werden schlechte von guten Beispielen unterschieden und die Erkennungsrate wird dadurch stetig verbessert.

Die Qualitätssicherung stellt sicher, dass Bauteile fehlerfrei produziert werden, die Produktionsqualität erhöht wird und Nachbesserungskosten minimiert werden. Nicht alle Prozesse lassen sich dabei automatisieren. Und falls doch, ist die automatische Qualitätssicherung oft teuer, aufwendig einzulernen oder komplex in der Programmierung.

Halodome ist ein KI-basiertes Verfahren zur Qualitätssicherung. Für das System sind wenige Trainingsbeispiele notwendig, um einzulernen wie ein Bauteil korrekt auszusehen hat. Wird das System mit neuen Ansichten konfrontiert, die davon abweichen, dann werden die Abweichungen erkannt und die abweichenden Stellen im Kamerabild angegeben. Die Ergebnisse werden einem Werker intuitiv präsentiert, der diese sichten und abschließend prüfen kann. Der Werker kann die Systemergebnisse überschreiben, zusätzlich bearbeiten und seine Überarbeitungen sogar dem System zum Nachtraining zurückspielen. Anfänglich benötigt das System nur wenige Trainingsbeispiele und kann schnell und einfach in Betrieb genommen werden. Im Betrieb lernt es vom Werker und verbessert sich sukzessive. Der Mensch bleibt dabei immer die letzte Kontrollinstanz. Das System kann damit kostengünstig bei neuen Bauteilen eingesetzt werden, solange die Anomalien im Kamerabild erkennbar sind.

Die Detektionsergebnisse werden dem Werker entweder auf einem touchbasierten Monitor angezeigt oder mittels eines Projektors direkt auf das Bauteil projiziert. Der Werker kann mit Berührungsgesten interagieren und die Ergebnisse intuitiv ändern und ergänzen. Spracherkennung ist ebenfalls eine Option, die zukünftig berücksichtigt wird.

Das System kann in der Qualitätssicherung für viele Anwendungen eingesetzt werden. Das Einlernen ist trotz KI-Basierung unkompliziert und es besteht keine Notwendigkeit einer großen Trainingsdatenbasis. Der Werker kann das System interaktiv mit seinen Anmerkungen nachtrainieren