42 uEye XC-Kameras inspizieren ein E-Motoren-Gehäuse
Steigende Anforderungen an Genauigkeit, Effizienz und Kostenkontrolle setzen die industrielle Fertigung unter Zugzwang – besonders in der Automobilbranche. Während klassische Prüfprozesse an ihre Grenzen stoßen, eröffnen KI-gestützte Bildverarbeitungssysteme völlig neue Möglichkeiten, Produktfehler in Echtzeit zu erkennen und Ausschuss zu minimieren. Ein aktuelles Beispiel zeigt, wie intelligente Kamerasysteme und datengetriebene Analyse nahtlos ineinandergreifen.
In Bereichen wie der hochpräzisen Metallverarbeitung ist Genauigkeit nicht verhandelbar. Dazu gehört die Automobilbranche nebst Zulieferern, die hierzulande aus den verschiedensten Gründen in einer tiefen Krise steckt. Nicht nur Handelskonflikte, sondern auch Innovationsstau, hohe Kosten und schwache Effizienz lassen die deutsche Autoindustrie schwächeln. Unternehmen stehen unter enormen Druck, nicht nur verlässlich Produkte in einwandfreier Qualität zu liefern, sondern gleichzeitig ihre Betriebskosten zu senken. Gefragt sind digitale Lösungen in der Fertigung, um Produktanomalien zu überwinden bzw. Ausschussquoten zu reduzieren. Die Antwort: Künstliche Intelligenz im Zusammenspiel mit Computer Vision und Verknüpfung der Qualitäts- mit den Produktionsdaten.
Mehrzelliger Kamera-Tunnel für automatisiertes Handling
Fehlstellen ab 0,2 Millimetern prozesssicher erkennen
Eine beispielhafte, innovative Lösung zur KI-Qualitätsprüfung in Echtzeit hat die Vivaldi Digital Solutions GmbH entwickelt. In der sogenannten CamBox spielt, neben einem Edge-Server mit Intel-Prozessor, intelligente Bildverarbeitung eine Schlüsselrolle. Konzipiert für einen Automobilzulieferer und seinen Fertigungsstandort in Tschechien, übernehmen darin in mehreren Prüfzellen bis zu 70 USB3 uEye+ XC Autofokus-Kameras von IDS Imaging Development Systems die automatische Sichtkontrolle zur Oberflächeninspektion.
Digitale Prüfsysteme auf Basis von KI und Computer Vision helfen der Industrie, Ausschussquoten drastisch zu senken
„Die in den Prüfzellen integrierten IDS-Kameras erfassen hochauflösende Bilder der Oberfläche von Aluminium-Bauteilen deutscher Erstausrüster, in diesem Falle eines E-Motors“, erläutert Uwe Siegwart, Geschäftsführer bei Vivaldi, die Aufgabe der Kamera. Die aufgenommenen Bilder werden vorverarbeitet, um Faktoren wie Belichtung, Weißabgleich und Farbkorrektur zu optimieren. Die KI erkennt diverse Oberflächendefekte wie Kratzer, Poren oder Verschmutzung. „In dem Werk in Tschechien herrschen strenge Vorgaben. Gemäß Fehlerkatalog müssen Fehlstellen ab 0,2 Millimetern prozesssicher erkannt werden. Die Prüfzeit pro Bauteil darf maximal bei 20 Sekunden liegen“, erklärt Uwe Siegwart die hohen Anforderungen. Bis zu 2.400 E-Motorengehäuse werden pro Tag mit dem erfolgreich implementierten System zu 100 Prozent automatisiert geprüft.
Gleichzeitige Bildaufnahmen sorgen für eine lückenlose Inspektion und dienen der Einhaltung der Taktzeit
Warum fiel die Wahl des KI-Spezialisten auf die uEye XC-Kamera?
„Eine Rolle spielten neben der Schnittstelle zum selbst entwickelten Cam-Controller und der kompakten Baugröße auch der Funktionsumfang der Sensoren sowie, durch die Menge der benötigten Kameras, natürlich der Preis“, sagt Eike Humpert aus dem Business Development von Vivaldi. „Ausschlaggebend war, dass die Autofokus-Kamera mehrere Flächen in jeweils unterschiedlichen Abständen zur Kamera erfassen kann.“ Dies vereinfacht den Prüfprozess enorm und sorgt für mehr Effizienz und Flexibilität. Ein entscheidender Faktor, wenn es beispielsweise verschiedene Bauteilvarianten zu prüfen gilt. Mit der Makro-Aufsatzlinse ließe sich die minimale Objektdistanz der Kamera zudem sehr einfach verkürzen.
„Die BSI-Pixeltechnologie ermöglicht es dem Sensor, selbst bei wechselnden Lichtverhältnissen konstant präzise und verlässliche Ergebnisse zu liefern“, erklärt Jürgen Hejna, Product Owner 2D-Kameras bei IDS. Nicht nur durch die exzellente Low-Light-Performance und minimales Pixelrauschen ist er für diese Anwendung besonders geeignet. „Der 24-fache Digitalzoom, kombiniert mit automatischem Weißabgleich und präziser Farbkorrektur, trägt maßgeblich zum Erfolg dieser anspruchsvollen Prüfprozedur bei“, betont Jürgen Hejna.
In der hochpräzisen Metallverarbeitung zählt jeder Mikrometer
Auch runde Bauteilgeometrie mit starken Reflektionen müssen prozesssicher geprüft werden
KI-gestützte Analysen und synchrone Kamerasteuerung per Edge-Server
Die simultane Bildverarbeitungsaufgabe ist komplex, die Herausforderungen sind vielfältig. Aluminiumteile haben oft stark glänzende Oberflächen, die Licht reflektieren und dadurch Bildaufnahmen stark beeinflussen. Diese Reflexionen erschweren es, Fehler wie Kratzer, Kaltläufe, Druckstellen, Rattermarken, Einschlüsse oder Oberflächenunregelmäßigkeiten zuverlässig zu erkennen, da sie oft durch Lichtspiegelungen verdeckt oder verfälscht werden. Zusammen mit anderen Material- und Umgebungsvariationen bedeutet dies, dass die KI-basierte Bildverarbeitung in der Lage sein muss, präzise zwischen der normalen Materialstruktur und den Rohbereichen in den zu bearbeitenden Oberflächen, die als Fehler angesehen werden, zu unterscheiden.
Die Bildverarbeitung erfolgt über eine optimierte Infrastruktur. Pro USB-Hub können bis zu acht Kameras angeschlossen werden, was eine simultane Erfassung mehrerer Prüfbereiche ermöglicht. Maximal zwei dieser USB-Hubs sind an einen selbst entwickelten ‚Cam-Controller‘ angebunden, der die Bildsignale bündelt und verarbeitet. Mehrere Cam-Controller sind mit dem Edge-Server vernetzt. Dieser Server übernimmt nicht nur die Berechnung der KI-gestützten Analysen, sondern kommuniziert direkt mit der Anlagensteuerung, die das Auslösen der Kameras koordiniert und eine synchrone Erfassung sicherstellt.
Neue Möglichkeiten mit KI-Modellen
Qualitätssicherung und Rückverfolgbarkeit: untrennbar
„Bildverarbeitung ist eine zentrale Komponente für die Rückverfolgbarkeit, die das eigentliche technologische Herzstück der Lösung ist und für diesen Punkt ist IDS der ideale Partner. Auf diese Weise schließt sich der Kreis zwischen der Qualitätssicherung und der Rückverfolgbarkeit“, unterstreicht Uwe Siegwart. „Die digitalisierte Qualitätsdatenerfassung in Echtzeit sowie Verknüpfung mit weiteren Produktions-Parametern steigert nicht nur die Effizienz, sondern reduziert auch Ausschuss und Nacharbeit erheblich. Fehler werden minimiert, Kosten gesenkt und Produktionsabläufe optimiert.“ In Tschechien hat sich das System bereits bezahlt gemacht: Die Anzahl der Reklamationen pro Jahr konnte um zwei Drittel gesenkt, die der nicht erkannten Oberflächendefekte sogar auf Null reduziert werden.
Ausblick
Der Markt für digitale Qualitätskontrolle entwickelt sich rasant weiter, insbesondere durch günstigere Kameratechnologie, beispielsweise in Bezug auf höhere Auflösungen. Optimierte Bildverarbeitungs-Prozesse und -Tools ermöglichen es zudem, dass Echtzeit-Analysen auch von Endanwendern vorgenommen werden können“, konstatiert Eike Humpert. „Gefragt sind verbesserte Auflösung, kompaktere Bauweise und preisoptimierte Kameras.“ Das Portfolio des Industriekameraherstellers IDS ist darauf ausgerichtet, diesem Bedarf mit State of the Art Technologie zu begegnen.
Autorin: Silke von Gemmingen, IDS Imaging Development Systems, Obersulm
Bilder: Vivaldi Digital Solutions, IDS Imaging Development Systems
