KI-basierte visuelle Qualitätskontrolle

Vollautomatisierte Feststellung und Auswertung von Oberflächenschäden

Bisherige Lösungen der automatisierten visuellen Qualitätskontrolle in der industriellen Produktion sind sehr komplex im Aufbau, erfordern hohe Investitionen und stellen hohe Anforderungen an den Standort (z.B. abgeschirmte Räume für Roboterarme). 

Mit unserer KI-basierten visuellen Qualitätskontrolle sparen Sie Zeit und Kosten und erreichen höchste Flexibilität. Wir prüfen reflektierende Oberflächen mithilfe eines Lichtbogens auf Schäden und Unregelmäßigkeiten (Damage Detection). Die anschließende Auswertung und Detektion der Schäden beruht dabei auf einer Kombination aus Künstlicher Intelligenz und Deflektometrie.

Unsere KI-basierte visuelle Qualitätskontrolle zeichnet sich durch einen einfachen und mobilen Hardwareaufbau aus, für den keine besonderen Sicherheitsvorkehrungen notwendig sind. Damit bieten wir Ihnen eine einfache Integrationsmöglichkeit in bestehende Produktionen oder sogar eine mobile Einsetzbarkeit. Die hundertprozentige Testabdeckung und unsere Echtzeitanalyse ermöglichen es, Qualitätsmängel, wie beispielsweise Lackeinschlüsse, schnell in der industriellen Produktion zu erkennen und entsprechende Maßnahmen frühzeitig im Produktionsprozess zu ergreifen.

Gerne setzen wir für Sie unser Oberflächeninspektionssystem bestehend aus Lichtbogen, Videoverarbeitungs- und KI-Modul für Ihren individuellen Anwendungsfall um. Wir bieten Ihnen ebenfalls die Nachrüstung eines KI-Moduls für Ihre bereits bestehende Bildverarbeitungslösung an. Darüber hinaus beraten wir Sie gerne zu Optimierungen in Ihrem bestehenden System.

Kontaktieren Sie uns und vereinbaren Sie Ihren Demo-Termin.

Ihre Vorteile


Geringe Hardware- und Wartungskosten


Nachrüstbarer Aufbau ohne Sicherheitsvorkehrungen; mobil einsetzbar


100 Prozent Testabdeckung



Verschiedene Fehlermerkmale selbstlernend trainierbar

 



Für Bedienung kein Expertenwissen notwendig



Individuelle Anpassung der Komponenten für Ihre Anwendung

KI-basierte visuelle Qualitätskontrolle in drei Schritten

© Fraunhofer IAIS

1. Erfassung des Objektes per Video

Der zu untersuchende, reflektierende Gegenstand wird unter einem Lichtbogen hindurchgeführt und dabei mit einer Videokamera aufgezeichnet.

Eine genaue Erfassung des reflektierten Lichtbogens funktioniert unabhängig von wechselnden Lichtverhältnissen. Eine spezielle Abschottung des Systems vor äußeren Einflüssen ist deshalb nicht notwendig.

Dies ermöglicht sogar den Einsatz unserer Technologie in Hallen oder Werkstätten zum Beispiel zur Hagelschadendetektion.

2. 2D-Rekonstruktion der Oberfläche

Das Video wird unmittelbar ausgewertet und die Oberfläche des Objektes zweidimensional rekonstruiert. Hierbei setzen wir Verfahren aus der klassischen Bildverarbeitung ein, die sich durch ihre geringe Laufzeit auszeichnen.

Die Bauteileform des Gegenstandes muss hierfür nicht bekannt sein.

 

3. Detektion der Schäden mit Deep Learning

Die Schäden werden auf Grundlage der 2D-Rekonstruktion mithilfe KI-basierter Verfahren (Deep Learning) detektiert und klassifiziert.

Verschiedene Fehlermerkmale, wie Kratzer, Lackfehler oder Dellen bis hin zu kleinsten Staubeinschlüssen, sind selbstlernend trainierbar.

Die Fehlermerkmale können flexibel angepasst und auf Ihre individuellen Qualitätskriterien erweitert werden.