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Virtuelle Welten, realitätsnahe Grafiken, Simulationen und lernende Maschinen sind heute Alltag und nicht aus der Industrie wegzudenken. KI spielt dabei eine entscheidende Rolle, bringt viel in Bewegung und kommt häufiger zum Einsatz als Viele glauben. Selbst in eher traditionell ausgerichteten Industrie-, oder Maschinenbauunternehmen. Grund dafür ist die schnelle und stetige Weiterentwicklung sowie stärkere Rechenleistung von Hard- und auch Software. Damit erweitert sich auch stets der Anwendungsbereich durch eine effizientere Verarbeitung großer Datenmengen in kürzerer Zeit. Neue Produkte wie Vision-Sensoren und Bildverarbeitungssysteme werden hard- und softwareseitig leistungsfähiger und übersichtliche Bedienoberflächen machen deren Nutzung einfacher.
KI in der industriellen Bildverarbeitung
KI in der Bildverarbeitung ist also weder ein kurzweiliger Trend noch eine Welle oberflächlicher Begeisterung, wie der Duden den Begriff „Hype“ definiert – denn sie übernimmt immer mehr viele Aufgaben unter anderem in Industrie, Produktion und Logistik. Neben der Analyse großer Datenmengen ist ein besonderer Einsatzbereich die zuverlässige Erkennung wiederkehrender Muster oder Anomalien. Dadurch können präzisere und schnellere Entscheidungen getroffen werden, mögliche Fehler vorzeitig ausgemerzt und so Qualität und Effizienz in der Produktion gesteigert werden. Ist das Automatisierungspotenzial innerhalb der Produktion definiert, kann der Einstieg beispielsweise durch nutzerfreundliche Deep-Learning-Tools und Applikationen erfolgen. Diese helfen dabei, sich nicht nur ohne Expertenkenntnisse schnell in die Thematik einzuarbeiten, sondern auch selbst Lösungsansätze für eigene Herausforderungen zu erarbeiten und diese flexibel neuen Anforderungen anzupassen.
Sick Nova: Bildverarbeitungs-KI für Einsteiger und Experten
Genau diesen Ansatz verfolgt Sick mit der SensorApp Sick Nova. Als Softwarebasis mit intuitivem UX-Design für konfigurierbare industrielle Bildverarbeitungslösungen zielt das inkludierte Toolset auf eine Vielzahl von Branchen und Anwendungen in der Qualitätskontrolle ab. Mit einer bedienungsfreundlichen Weboberfläche und KI-Fähigkeiten hilft die SensorApp Profis und Laien, anspruchsvolle Anwendungen der Anwesenheitskontrolle, der Qualitätsprüfung und der intelligenten Inspektion auch ohne besondere Fachkenntnisse auf einfache Weise umzusetzen. Die SensorApp ist mit zahlreichen 2D- und 3D-Vision-Sensoren unterschiedlicher Bildverarbeitungstechnologien des Herstellers kompatibel, Benutzer können die Softwarefunktionen mit selbst entwickelten oder vorgefertigten Sick-Nova-Plug-ins komfortabel erweitern – oder mit dem KI-unterstützten Deep Learning auch neue Wege gehen.
Vision-Sensor mit künstlicher Intelligenz
Die KI-gestützte maschinelle Bildverarbeitung beispielsweise mit Sick Nova hat zahlreiche Einsatzmöglichkeiten. Besonders am Beispiel der Qualitätssicherung lässt sich ihre Leistungsfähigkeit eindrucksvoll zeigen. Diese kommt in vielen verschiedenen Branchen zum Einsatz, darunter in der Automobil-, Pharma- oder auch Lebensmittelindustrie. Hier können mit der Hilfe von KI zum Beispiel Vollständigkeitskontrollen erfolgen oder auch fehlerhafte Produkte, Baugruppen oder auch Verpackungen frühzeitig erkannt und aussortiert werden. Bislang erfordert dies (noch) zum Teil umfangreiches Expertenwissen, denn Anwendende bei der Umsetzung von sensor- oder kamerabasierten Qualitätsinspektionen stehen vor unterschiedlichen Herausforderungen: umfangreiche Programmierungen und Training im Vorfeld, schnelle Anpassungen bei Änderungen und somit Flexibilität oder auch hohe Komplexität in der Hochgeschwindigkeitsproduktion. Gefragt sind daher Anwendungslösungen, die nicht nur diese Anforderungen erfüllen, sondern auch die Handhabung vereinfachen und die Optimierung der hauseigenen Prozesse schnellstmöglich vorantreiben.
Ein möglicher Lösungsansatz ist der Einsatz intelligenter, KI-gestützter Sensorik wie des Inspector83x des Sensorspezialisten. Auf dem Vision-Sensor ist die Sick-Nova-Software vorinstalliert, die für eine sofortige Einsatzbereitschaft des Geräts sorgt. Das ermöglicht auch Laien, den Sensor über eine intuitive browserbasierte Bedienoberfläche schnell und einfach zu konfigurieren. Hierzu werden weder spezielle Kenntnisse im Bereich der industriellen Bildverarbeitung noch komplizierte Einrichtungsschritte für das Definieren von Inspektionen benötigt. Mit nur wenigen Schritten können Bilder von geeigneten Mustern oder verschiedenen Klassen gesammelt, trainiert und so maschinell gelernt werden. Auf diese Weise kann ein einfaches Teaching erfolgen, was richtig und was falsch ist, und schließlich die Inspektion im Betriebsmodus ausgeführt werden.
Mit einem Standard-PC, der über USB-C oder den Netzwerk-Anschluss mit der Kamera verbunden wird, greifen Benutzer auf die Bedienoberfläche zu. Der Kamera werden Muster unter Produktionsbedingungen präsentiert. Anschließend erfolgen das Training und die Ausführung der Inspektion. Bereits fünf Muster können dabei ausreichend sein. Damit sind keine aufwendigen Konfigurationsprozesse zur Anpassung an Änderungen der Produktgestaltung oder Verpackung notwendig. So können beispielsweise neue Produktvarianten auch automatisch eingelernt und analysiert werden. Auf diese Weise entfällt eine aufwendige regelbasierte Parametrierung. Bereits auf der Kamera ist das Training des neuronalen Netzwerks sowie eine eigenständige Prüfung möglich. Für die Verwaltung von Projekten mit großen Bilddatenmengen können die Prozessschritte des Labelling, Trainieren und der Evaluierung des neuronalen Netzes auch im Sick dStudio Webservice erfolgen. Dank einer benutzerfreundlichen Bedienoberfläche und eines intuitiven Workflows, können auch große Bilddatenmengen effektiv und komfortabel bearbeitet werden. Als besonders hilfreich erweist sich die Möglichkeit, dass mehrere Benutzer zeitgleich an einem Projekt arbeiten können, was für immense Zeitersparnis sorgen kann. Mit Sick Nova ist zudem auch die Entwicklung spezieller und applikationsspezifischer Prüfungen mit der Programmiersprache Lua und der Software für industrielle Bildverarbeitung Halcon möglich.
KI hat Potenzial zum „Heilsbringer“
Durch die Einfachheit der Bedienung und Integration sowie KI-unterstütztes Deep Learning ermöglicht es Sick Nova, 2D- und 3D-Visionlösungen individuell zu konfigurieren und anspruchsvolle Aufgabenstellungen der Anwesenheitskontrolle, der Qualitätsprüfung und der intelligenten Inspektion auch ohne besondere Fachkenntnisse auf einfache Weise umzusetzen. Hiervon profitieren unter anderem Anwendungen wie Inline-Qualitätskontrollen oder Inspektionen in Fertigungs-, Montage- und Verpackungsprozessen. Auch Bildverarbeitungslösungen für die Lokalisierung und Vermessung von Teilen, für das Prüfen, Zählen und Messen von Produktmerkmalen oder für Vollständigkeits-, Füllgrad- und Leerkontrollen können mit Sick Nova auch ohne Expertenwissen schnell und zuverlässig umgesetzt werden. Dank KI-Unterstützung macht Sick Nova die Zukunftstechnologie des Deep Learning auf breiter Basis nutzbar. Dadurch können beispielsweise umfangreiche Klassifizierungs- und Sortierungsaufgaben oder die Detektion komplexer und unvorhersehbarer Defekte und Anomalien in einer neuen, intelligenten Weise gelöst werden. Damit hat KI in der Bildverarbeitung mehr als nur das Potenzial zum „Heilsbringer“. (jg)
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