Industrielle Bildverarbeitung in der Produktion

Da es immer ratsam ist, am Anfang zu beginnen, lassen Sie uns mit der Definition von Bildverarbeitung starten. Diese ist nichts anderes ist als die Fähigkeit, die Maschinen erhalten, Bilder zu sehen und zu analysieren. Diese Systeme ahmen das menschliche Sehen nach. So wird es Computern ermöglicht, Formen, Farben, Größen und all jene Attribute zu erkennen, die wir grafisch erfassen können.

Unter den zahllosen Anwendungen in allen Tätigkeitsbereichen ist die Bildverarbeitung gerade im industriellen Produktionsprozess, äußerst nützlich. Beispiele für die Automatisierung von Aufgaben mit künstlichem Sehen sind:

• die Identifizierung von fehlerhaften Produkten

• dient als Leitfaden für die Aktionen von Robotern

• die Klassifizierung von Produkten nach Größe, Farbe oder Material

• das Lesen von Informationen in verschiedenen Arten von Codes, unter anderem.

Werkzeuge und Aktionen

Zur Durchführung dieser Aufgaben können von einfachen Sensoren bis hin zu fortschrittlichen Kameras eingesetzt werden, je nach dem Prozess, der dem System anvertraut wird. Im zweiten Fall, dem komplexesten, werden die Bilder nach der Erfassung mit Hilfe fortschrittlicher Algorithmen in Pixel zerlegt. Diese durchlaufen auf der Suche nach vorgegebenen Mustern verschiedene Analyseschichten. Auf diese Weise ist es möglich, z. B., wie wir bereits skizziert haben, Anomalien in Produkten zu identifizieren, während sie ein Förderband durchlaufen, indem Elemente erkannt werden, die das System nicht als Teil des Produkts erkennt.

Mit den erhaltenen Informationen können zwei Arten von Aktionen durchgeführt werden. Zum einen gibt es die informative Aktion, die die Geräte vor der Entdeckung einer Dissonanz im Prozess warnt, damit sie entsprechend handeln. Zum anderen die interaktive, die die Reaktion der Maschinen selbst auf die entdeckte anomale Tatsache provoziert. Wenn ein Artikel auf einem Produktauswahlband erkannt wird, der sich nicht in optimalem Zustand befindet, wird er automatisch aus der Linie entfernt.

Vorteile der industriellen Bildverarbeitung

Die Vorteile, die die industrielle Bildverarbeitung in Produktionsprozessen bietet, sind vielfältig, ebenso wie die Anwendungsmöglichkeiten, sehen wir uns einige an:

• Objektivität: Die Prüf- oder Auswahlprozesse sind mit absoluter Objektivität ausgestattet. Die Kriterien der Gültigkeit bzw. der Produktklassifizierung sind immer die gleichen, die im System vorab eingestellt sind, wodurch die Fehlermöglichkeiten im Prozess minimiert werden.

• Homogenität: Abgeleitet aus dem vorherigen Abschnitt werden homogene Produkte erhalten, die den festgelegten Standards entsprechen. Dies wirkt sich auf die Zufriedenheit des Endverbrauchers aus, der seine Erwartungen stets erfüllt sieht.

• Verarbeitungsgeschwindigkeit: Künstliche oder maschinelle Bildverarbeitungssysteme ermöglichen die Analyse mehrerer Produkteinheiten oder das Lesen von Codes in Zehntelsekunden. Die Abläufe werden viel schneller und agiler.

• Kosteneinsparungen: Zum einen wird kein Material für fehlerhaft gefertigte Produkte verschwendet, denn wenn sie erkannt werden, werden sie eliminiert und nicht weiter in der Produktionskette geführt. Auf der anderen Seite erlaubt die Geschwindigkeit der Analyse das gleichzeitige Arbeiten mit mehr Objekten, was die Produktivitätsrate erhöht.

• Qualitätsverbesserung: Durch das Erkennen von Dissonanzen in den gesetzten Standards, unter objektiven Kriterien, wird die Qualität des Endprodukts erhöht, was die Fehler im Prozess auf ein Minimum reduziert.

Wie wir sehen, verbessert der Einsatz von künstlicher Intelligenz, insbesondere von künstlichem Sehen, die Produktionsprozesse erheblich. Diese haben heute kaum noch Ähnlichkeit mit denen von vor zehn Jahren. Fabriken, Lagerhäuser, Unternehmen im Allgemeinen, werden automatisiert. So können Zeit und Kosten gespart und die Produktqualität verbessert werden. Außerdem wird die Produktivität und Rentabilität dadurch gesteigert. Dadurch wird ermöglicht, qualitativ bessere Produkte zu niedrigeren Preisen anzubieten.