Computer Vision in der Produktion

Da es immer ratsam ist, am Anfang zu beginnen, gehen wir von der Definition der Computer Vision aus: der Fähigkeit von Maschinen, Bilder zu sehen und zu analysieren. Diese Systeme imitieren das menschliche Sehvermögen und ermöglichen es Computern, Formen, Farben, Größen und alle Attribute zu erkennen, die wir grafisch darstellen können.

Unter den unzähligen Anwendungen in allen Tätigkeitsbereichen sind sie in industriellen Produktionsprozessen, auf die wir uns konzentrieren werden, von größtem Nutzen. Beispiele für die Automatisierung von Aufgaben mit Computer Vision sind:

• die Identifizierung fehlerhafter Produkte
• die Steuerung von Roboteraktionen
• die Klassifizierung von Produkten nach Größe, Farbe oder Material
• oder das Auslesen von Informationen in verschiedenen Codetypen, unter anderem.

Werkzeuge und Maßnahmen

Zur Durchführung dieser Aufgaben können je nach dem dem System zugewiesenen Prozess einfache Sensoren bis hin zu fortschrittlichen Kameras eingesetzt werden. Im zweiten, komplexeren Fall werden die Bilder nach der Erfassung mithilfe fortschrittlicher Algorithmen in Pixel zerlegt, die verschiedene Analyseebenen durchlaufen, um nach vordefinierten Mustern zu suchen. Auf diese Weise können beispielsweise, wie bereits erwähnt, Anomalien bei Produkten auf einem Förderband identifiziert werden, indem Elemente erkannt werden, die das System nicht als Teil des Produkts erkennt.

Mit den gewonnenen Informationen können zwei Arten von Maßnahmen durchgeführt werden: eine informative, die die Teams über die Erkennung einer Unstimmigkeit im Prozess informiert, damit diese entsprechend reagieren können, und eine interaktive, die eine Reaktion der Maschinen selbst auf das erkannte anomale Ereignis auslöst. Wird auf einem Sortierband ein Artikel entdeckt, der sich nicht in optimalem Zustand befindet, wird er automatisch aus der Kette entfernt.

Vorteile der Computer Vision

Die Vorteile, die Computer Vision in Produktionsprozessen bietet, sind vielfältig, ebenso wie ihre möglichen Anwendungen. Schauen wir uns einige an:

• Objektivität: Inspektions- oder Auswahlprozesse werden mit absoluter Objektivität ausgestattet. Die Kriterien für die Gültigkeit oder Produktklassifizierung sind immer dieselben – jene, die zuvor im System festgelegt wurden –, wodurch die Fehlerquoten im Prozess minimiert werden.

• Homogenität: Aus dem vorigen Punkt ergibt sich, dass homogene Produkte erhalten werden, die den festgelegten Standards entsprechen. Dies wirkt sich positiv auf die Zufriedenheit der Endverbraucher aus, deren Erwartungen stets erfüllt werden.

• Verarbeitungsgeschwindigkeit: Computer-Vision- oder Machine-Vision-Systeme ermöglichen es, mehrere Produkteinheiten zu analysieren oder Codes in Bruchteilen einer Sekunde zu lesen. Die Abläufe werden wesentlich schneller und agiler.

• Kosteneinsparung: Einerseits wird kein Material für fehlerhafte Produkte verschwendet, da diese bei Entdeckung aussortiert werden und nicht weiter in der Produktionskette verbleiben. Andererseits ermöglicht die Analysegeschwindigkeit die gleichzeitige Bearbeitung von mehr Artikeln, was die Produktivitätsrate erhöht.

• Qualitätsverbesserung: Durch das Erkennen von Abweichungen von den gesetzten Standards unter objektiven Kriterien wird die Qualität des Endprodukts gesteigert und Prozessfehler auf ein Minimum reduziert.

Wie wir sehen, verbessert der Einsatz von Künstlicher Intelligenz, speziell von Computer Vision, die Produktionsprozesse erheblich, die kaum noch Ähnlichkeit mit denen von vor zehn Jahren haben. Fabriken, Lagerhäuser und Unternehmen im Allgemeinen werden automatisiert, was Zeit und Kosten spart und die Produktqualität verbessert. Dadurch steigen Produktivität und Rentabilität, was es ermöglicht, qualitativ hochwertigere Artikel zu niedrigeren Preisen anzubieten.