Qualitätsprüfung : Wie Schmachtl die Qualitätssicherung automatisiert
Die Kosten, die durch Qualitätsprobleme verursacht werden, sind unerschwinglich. Deshalb ist die Qualitätskontrolle am Ende oder während des Produktionsprozesses der Schlüssel für einen reibungslosen Ablauf.
Möglichkeiten und Grenzen des Personals
Grundsätzlich eignet sich eingeschultes Personal sehr gut für eine Qualitätsprüfung. Denn Menschen verfügen über einen sehr guten Seh und Tastsinn und können ein Produkt beliebig drehen und wenden. Allerdings stoßen die menschlichen Kapazitäten bei monotonen und repetitiven Tätigkeiten sehr bald an ihre Grenzen. So umfasst die Aufmerksamkeitsspanne des menschlichen Gehirns nicht mehr als 20 Minuten. Fehler sind somit vorprogrammiert, was wiederum zu Reklamationen, Rückrufaktionen oder zu einem Imageverlust führen kann. Gerade bei Massenproduktionen ist dieser Vorgang nicht nur extrem zeitaufwendig, sondern auch mitunter subjektiv. Denn je nach Tagesverfassung bewerten Menschen Dinge unterschiedlich. Folglich ergeben sich hier schnell Probleme der Ressourcen sowie der Messbarkeit bestimmter Qualitäten.
Prüfung mit der Kamera
Dahingegen ergeben sich mit der geeigneten Kamera zahlreiche Möglichkeiten für eine effizientere Qualitätsprüfung von Produktwaren. Egal ob Lebensmittelindustrie, Automotive oder andere Branchen, mit der geeigneten smarten Kamera verläuft die optische Prüfung automatisiert und mit wiederholbarer und gleichbleibender Qualität. Während eine Kamera im Gegensatz zum Menschen nicht unter Aufmerksamkeitsschwierigkeiten leidet, kann sie darüber hinaus auch Bilder speichern. Das ist insofern ein weiterer Vorteil, als man den Produktstatus so auch rückwirkend nachvollziehen kann. Kommt zum Beispiel eine Beschwerde über ein fehlerhaftes Bauteil, lässt sich anhand der gespeicherten Aufnahmen feststellen, ob das Produkt schon bei der Endkontrolle oder erst während des Transports beschädigt wurde.
Die Rolle der Künstlichen Intelligenz
Viele Applikationen lassen sich mit Algorithmen aus der klassischen Bildverarbeitung realisieren. Darunter versteht man traditionelle Werkzeuge ohne Künstliche Intelligenz bzw. Deep Learning. Bei gewissen Applikationen kommt man mit dieser Methodik jedoch an die Grenzen. Beispiele dafür sind komplexe Muster, bei denen Fehler detektiert werden sollen oder in Plastiktüten verpackte Produkte, welche klassifiziert werden sollen. Für diese Aufgaben musste bisher weiterhin ein/e MitarbeiterIn eingesetzt werden. Doch auch in diesem Punkt sind neueste Errungenschaften aus dem Feld der Künstlichen Intelligenz bereits auf der Überholspur. Die Rede ist von Deep Learning. Es handelt sich dabei um einen Algorithmus aus der Maschine-Learning-Gruppe, welcher spezielle Aufgaben lösen kann, ohne ausdrücklich dafür programmiert zu sein. Mit Hilfe der Software können diese Aufgaben einfach realisiert werden und zwar ohne viel Know How in der industriellen Bildverarbeitung. Dank der KI-Revolution kann eine Smart-Kamera jetzt z.B. sogar Caro-Muster auf ihre Regelmäßigkeit prüfen.
Über Schmachtl
SCHMACHTL ist einer der Pioniere, wenn es um KI-basierte Bildverarbeitungssysteme geht. Mit technischen BeraterInnen in allen Teilen Österreichs sind sie in der Lage, kosteneffiziente Qualitätssicherungsanwendungen je nach Bedarf und Budget zu liefern, von Basiskomponenten bis hin zu einer kompletten Bildverarbeitungslösung. Schmachtl kann praktische, kompakte und kosteneffektive Anwendungen anbieten. Ob für die Inspektion von großen Teilen wie Motorhauben, Oberflächen und Lithiumbatterien oder die Prüfung von Lebensmittelverpackungen, Schmachtl hat Bildverarbeitungssystem für alle Bedürfnisse.
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