Wie automatisierte visuelle Inspektionssysteme Ihrem Unternehmen helfen können

In unserem neuen Blogbeitrag erfahren Sie, was automatisierte visuelle Inspektionssysteme sind und wie deren Implementierung in Ihre Arbeitsabläufe die Geschäftseffizienz deutlich verbessern kann, unabhängig von Ihrer Branche.

Mit dem Wachstum der KI in allen Branchen und Geschäftsbereichen gewinnt auch die Computer-Vision-Technologie immer mehr an Bedeutung. Zum Beweis: Der globale Markt für die Automatisierung der visuellen Inspektion wurde im Jahr 2024 auf 16,69 Milliarden US-Dollar geschätzt, und diese Zahl soll bis 2034 auf 26,71 Milliarden US-Dollar ansteigen, was einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von etwa 12,5 % entspricht.

Welche Faktoren haben zu seiner Popularität beigetragen und wie kann Ihr Unternehmen von solchen Systemen profitieren? Lesen Sie weiter, um die Antworten zu finden.

Was automatisierte visuelle Inspektionssysteme sind und wie sie funktionieren

Automatisierte visuelle Inspektionssysteme (AVI) sind hochentwickelte Lösungen, die Kameras, Sensoren, Beleuchtung und Computer-Vision-Algorithmen nutzen, um Produkte, Komponenten oder Materialien in Produktionslinien automatisch auf verschiedene Defekte, Unregelmäßigkeiten und Qualitätsprobleme zu prüfen. Solche Systeme können Oberflächenfehler, Maßungenauigkeiten und Fremdkörper erkennen und sicherstellen, dass die Produkte die höchsten Qualitätsstandards entsprechen.

Was steckt hinter solchen Systemen? Hier sind die Schritte, die den gesamten Prozess beschreiben.

Produktpositionierung

Für eine gründliche Inspektion müssen Produkte zunächst korrekt und einheitlich entlang der Produktionslinie positioniert werden. „Korrekt“ bedeutet hier, dass physische Sensoren (magnetische oder optische) und Kameras das Objekt erkennen, seine spezifische Beschaffenheit erfassen und die entsprechenden Signale an das KI-System senden können.

Bildaufnahme

Automatisierte Sichtprüfungssysteme erfassen mithilfe speziell entwickelter Beleuchtung und Industriekameras hochauflösende digitale Bilder von Objekten. Optimierte LED-Anordnungen wie Ring-, Dome- oder Hintergrundbeleuchtung werden in der Regel verwendet, um Blendung/Schatten zu minimieren und den Kontrast von Defekten zu maximieren. Der Kameratyp wird je nach Aufgabe ausgewählt. Für stationäre Teile eignen sich Flächenscans perfekt, für sich schnell bewegende Produkte sind Linienscans ideal und für Höhen- und Volumenmessungen sind 3D-Kameras bestens geeignet.

Bildverarbeitung

Die aufgenommenen Rohbilder können durch die Umgebungsbedingungen in der Fabrik verzerrt sein. Die Bildverarbeitung ist der Schritt, in dem sie bereinigt und in ein geeignetes Format für die weitere Analyse umgewandelt werden. Dies geschieht durch:

• Rauschentfernung und Filterung durch Algorithmen wie Gaussian oder Median bedeuten die Beseitigung von Pixelrauschen und Artefakten, ohne kritische Kanten zu verwischen.
• Normalisierung umfasst die Anpassung von Helligkeit und Kontrast, um die Konsistenz zwischen Bilderserien sicherzustellen.
• Binarisierung umfasst die Umwandlung von Graustufenbildern in binäre (schwarz-weiße) Bilder, um Produkte klar vom Hintergrund abzugrenzen.
• Geometrische Korrektur. In diesem Schritt werden eventuelle Verzerrungen, die durch Linsenwinkel oder eine Fehlausrichtung von Gegenständen auf dem Förderband verursacht wurden, korrigiert.

Merkmalsextraktion

Nach der Bildverarbeitung extrahieren KI- und Computer-Vision-Algorithmen Merkmale. Das bedeutet, große Mengen roher Pixeldaten in einen strukturierten Satz von Merkmalen umzuwandeln, wie spezifische Landmarken, Kanten (Grenzen eines Teils), Ecken (Verbindungen von Kanten), Farben, Formen, Muster und Texturen (z. B. gebürstetes Metall oder Stoff). Dadurch werden nur die informativsten Daten für die weitere Analyse beibehalten.

KI-gestützte Analyse

Diese Phase umfasst Objekterkennung und -klassifizierung, d. h. das Lokalisieren verschiedener Objekte im Bild und deren Klassifizierung basierend auf erlernten Modellen. Die extrahierten Merkmale werden dann mit Referenzstandards oder -modellen verglichen, um Anomalien bei Objekten wie Kratzern, Dellen, Rissen, Verfärbungen oder fehlenden Teilen zu erkennen. Danach werden die Defekte nach Schweregrad, Art oder Position klassifiziert, was die Priorisierung von Reparaturen oder Ablehnungen erleichtert.

Integration und Aktion

Im Anschluss an die Bildanalyse wird in Echtzeit eine physische oder digitale Reaktion ausgelöst. Fehlerhafte Teile werden mithilfe von Robotern aus der Produktionslinie entfernt. Zudem werden detaillierte Berichte automatisch erstellt, die Analyseergebnisse, Bilder und Metadaten enthalten. Alle Informationen werden in Systemen wie ERP gespeichert, um Transparenz und Nachverfolgbarkeit zu gewährleisten. Die analysierten Daten werden dem KI-Modell zurückgeführt, um es kontinuierlich zu trainieren und an neue Fehlertypen oder Produktionsabweichungen anzupassen.

Automatisierte Qualitätsprüfung: Hauptvorteile

Bezüglich der Branche, in welcher Sie tätig sind, bietet Ihnen die Automatisierung der visuellen Inspektion einen greifbaren Geschäftswert mit 100%iger Garantie.

• Überragende Genauigkeit und Präzision. Die automatisierte Sichtprüfung setzt voraus, dass mikroskopisch kleine Fehler (z. B. haarfeine Kratzer oder stecknadelkopfgroße Abweichungen) erkannt werden, die menschlichen Mitarbeitern entgehen. Dies führt zu qualitativ hochwertigeren Produkten in der Produktion (mit einer Genauigkeit von oft über 99 %) sowie zu weniger falsch positiven oder falsch negativen Ergebnissen.
• Höhere Geschwindigkeit. Automatisierte visuelle Inspektionssysteme können Bilder in Millisekunden (meist 15–50 ms) verarbeiten, deutlich schneller als manuelle Methoden. Außerdem misst ein einziges System mehrere Qualitätsparameter (Maße, Oberflächenqualität, die Genauigkeit von Etiketten usw.) gleichzeitig, sodass keine sequentiellen menschlichen Arbeitsstationen erforderlich sind.
• Gesteigerte Produktivität. Im Gegensatz zu menschlichen Inspektoren kennen automatisierte visuelle Inspektionssysteme keine Ermüdung, Langeweile oder Subjektivität und können 24/7 in allen Schichten arbeiten. Der Betrieb rund um die Uhr führt zu optimierten Arbeitsabläufen, schnelleren Entscheidungen und weniger Engpässen, was die Gesamtproduktivität und Durchsatz steigert.
• Kostensenkung. Die Automatisierung der visuellen Inspektion minimiert Fehler und reduziert die Anzahl der pro Schicht benötigten Mitarbeiter erheblich (auf nur einen Vorgesetzten), wodurch die Personalkosten gesenkt werden. Da Defekte früher im Prozess erkannt werden, verringern Hersteller teure Nacharbeiten, Ausschuss und Garantieansprüche und minimieren insgesamt Abfall und Ausfallzeiten.
• Bessere Arbeitssicherheit. Da automatisierte visuelle Inspektionssysteme auch in gefährlichen oder schwer zugänglichen Bereichen eingesetzt werden können, minimieren sie die Exposition menschlicher Arbeitskräfte gegenüber riskanten Umgebungen, einschließlich Offshore-Plattformen, Hochtemperaturbereichen oder Zonen mit Chemikalienbelastung. Dies erhöht die allgemeine Sicherheit und verringert die Zahl der Arbeitsunfälle.
• Verbesserte Rückverfolgbarkeit und Compliance. Automatisierte Lösungen für die visuelle Prüfung dokumentieren nahtlos alle Inspektionsdaten und erstellen digitale Aufzeichnungen und Audit-Trails. Solche detaillierten Protokolle sind wichtig, um Audits zu erleichtern, strenge regulatorische Compliance zu gewährleisten und branchenspezifische Zertifizierungen zu erhalten.

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Wie man automatisierte visuelle Inspektion in die Arbeitsabläufe integriert: Branchenspezifische Anwendungsfälle

Je nach Branche und spezifischen Geschäftsanforderungen können Sie die automatisierte Sichtprüfung einsetzen. Hier sind einige Anwendungsfälle, die Ihnen bei der Entscheidung helfen.

Medizin

In diesem Bereich findet die automatisierte Sichtinspektion in folgenden Situationen Anwendung:

• Erkennung von Beschädigungen an Tabletten. Dank leistungsstarker KI-Mechanismen können visuelle Inspektionssysteme selbst kleinste Absplitterungen, Kratzer und Flecken von nur 50 Mikrometern Größe einfach und schnell erkennen. Abweichungen in Größe, Form und Menge werden erkannt und markiert.
• Chemische Verifizierung. Mithilfe von hyperspektraler Bildgebung (NIR) analysieren KI-Systeme die tatsächliche chemische Zusammensetzung (API-Gehalt) von Tabletten in der Produktionslinie und erkennen diejenigen, die die vorgegebenen Wirkstoffkonzentrationen nicht erreichen. All dies geschieht, ohne die Probe zu zerstören.
• Prüfung der Montage von Medizingeräten. Um die Einhaltung strenger Normen wie ISO 13485 und FDA QSR sicherzustellen, erkennen und beheben fortschrittliche visuelle Systeme rechtzeitig Kratzer, Dellen, Mängel und Ausfälle in kritischen Verbindungen (wie z. B. einen unzureichenden Luftstrom in Beatmungsgeräten).

Öffentliche Sicherheit

Gestützt auf leistungsstarke Kameras und hochentwickelte Analysetools erfüllen automatisierte visuelle Inspektionssysteme die folgenden Funktionen:

• Bedrohungserkennung. Visuelle Intelligenz ist in der Lage, potenzielle Gefahren für die Öffentlichkeit zu erkennen und das erforderliche Personal zu alarmieren, noch bevor es zu einem Sicherheitsverstoß kommt. Dies umfasst die Identifizierung von Waffen (Messer, Schusswaffen usw.), ungewöhnlichem Verhalten von Personen (Herumlungern in Sperrzonen, Zurücklassen von Gepäck, unberechenbares Laufen usw.) sowie von flüchtigen oder vermissten Personen mittels präziser Gesichtserkennung (trotz Masken oder Brillen). Darüber hinaus können KI-gestützte Systeme Kameras (boden-, luft- oder satellitengestützt) und konvolutionelle neuronale Netze optimal nutzen, um frühe Anzeichen von Feuer, Rauch und Überschwemmungen zu erkennen und so Naturgefahren zu verhindern.
• Öffentliches Verkehrsmanagement. KI-Systeme nutzen fortschrittliche Objekterkennung, um Autobahnen kontinuierlich auf stehende Fahrzeuge, illegale Überquerungen, Hindernisse, Falschfahrer, ungewöhnliche Fahrmanöver und andere auffällige Muster zu überwachen. Diese Daten sowie allgemeine Informationen über Verkehrsdichte, Geschwindigkeit und Staus helfen dabei, Engpässe zu identifizieren, Rettungsdienste rechtzeitig zu alarmieren und Unfälle zu verhindern.

Handel

Ganz gleich, ob Sie eine Online-Plattform oder physische Geschäfte betreiben, automatisierte visuelle Inspektion hilft Ihnen, die Vorteile voll auszuschöpfen.

• Erkennung von Produktschäden. Mithilfe hochauflösender Kameras und Sensoren identifizieren KI-Systeme physische Defekte an Waren und Verpackungen, darunter Dellen, Einstiche oder beschädigte Versiegelungen. So wird verhindert, dass beschädigte Ware ins Lager gelangt. Darüber hinaus ist KI in der Lage, die strukturelle Integrität zu analysieren und beschädigte Schrumpffolien auf Paletten zu erkennen.
• Die Bestandsprüfung erfolgt ebenfalls automatisch. Computergestützte Bildverarbeitungssysteme verwenden Kameras, Sensoren und leistungsstarke Analysetools, um Lagerartikel in Regalen zu scannen und zu analysieren und Unstimmigkeiten (wie fehlende, falsch platzierte oder falsch etikettierte Artikel) zu erkennen. Wenn Sie in der Lebensmittelbranche tätig sind, können Sie die Überwachung der Produktfrische automatisieren, indem beispielsweise Verfärbungen und abgelaufene Produkte identifiziert werden.

Automobilindustrie

Die automatisierte visuelle Inspektion revolutioniert den Automobilsektor und hilft Herstellern, die Effizienz zu steigern und proaktiv zu sein.

• Visuelle Oberflächenprüfung umfasst Qualitätsprüfungen der Karosserieteile (Erkennung von Dellen, Kratzern, Lackfehlern usw.), Qualitätskontrollen des Lacks (Erkennung von Lackläufen, Tropfen, ungleichmäßiger Beschichtung, Farbabweichungen usw.), Inspektionen der Fenster (Erkennung von Rissen, Absplitterungen usw.) und Inspektionen des Innenraums (einschließlich der Analyse der Sauberkeit und der ordnungsgemäßen Installation der Innenraumteile).
• Montageverifizierung. KI stellt sicher, dass kritische Komponenten (selbst kleine Teile wie Schrauben, Kabelbaumklemmen oder Dichtungen) korrekt ausgerichtet sind. Sie hilft auch bei der Automatisierung von Prozessen wie der Integrität von Schweißnähten und Befestigungselementen, der Messung von Spalten und Spülungen (zur Gewährleistung aerodynamischer Effizienz und Sicherheit) sowie dem Stapeln von EV-Batterien (um Thermal-Runaway-Risiken zu vermeiden).

Gas- und Ölsektor

Auch in diesem Sektor hat sich die Computer-Vision-Inspektion etabliert:

• Pipeline-Überwachung. Computer Vision ermöglicht die kontinuierliche Überwachung der Infrastruktur. Drohnen und Satelliten, ausgestattet mit KI und Sensoren, können Gaswolken und Methanlecks erkennen, die für das menschliche Auge unsichtbar sind. ML-Algorithmen können zudem submillimetergroße Risse, Rost und Oberflächenverformungen an Pipelines und Lagertanks aufspüren. Darüber hinaus ermöglicht die drohnengestützte Überwachung die Erkennung unbefugter Bauten, illegaler Anzapfungen oder übermäßigen Pflanzenwuchses.
• Exploration und Produktion. Mit automatisierter visueller Inspektion können Sie risikoreiche Vorgänge optimieren und die Genauigkeit von Exploration deutlich verbessern. Durch die Analyse von 2D- und 3D-Seismikdatensätzen können KI-Systeme Lagerstätten präzise lokalisieren und so kostspielige „Dry Wells“ vermeiden. Mit der erweiterten Auswertung von Aufnahmen der Bohrlochkamera erkennen KI-Tools Gesteinsformationen und optimieren so den Bohrprozess. Darüber hinaus können Drohnen schwer zugängliche Bereiche wie Unter-Deck-Strukturen gründlich inspizieren, ohne die Produktion stillzulegen.

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