Automatisierte visuelle Inspektion: Tipps zur Rationalisierung von Qualitätsinspektionen in der Fertigung

Da die Industrie zunehmend die hohen Kosten erkennt, die mit Qualitätsmängeln verbunden sind, ist die automatische visuelle Inspektion (AVI), die auf künstlicher Intelligenz und maschinellem Sehen basiert, zu einem immer wichtigeren Werkzeug in der Fertigung geworden.

Bei einer Fehlerquote von 20 % bis 30 % bei manuellen Inspektionen stellt die Umstellung auf AVI einen bedeutenden Schritt nach vorn in Sachen Effizienz und Genauigkeit der Qualitätskontrolle dar. Visuelle Inspektionslösungen bieten Herstellern eine leistungsstarke Lösung zur Erkennung und Behebung von Qualitätsproblemen und gewährleisten die Einhaltung höchster Standards in einer sich ständig weiterentwickelnden Produktionslandschaft.

In diesem Beitrag erfahren Sie, wie visuelle Qualitätskontrolle heute in der Fertigung eingesetzt wird und wie Sie die Vorteile dieser neuen Technologien nutzen können, um Ihre Qualitätsmanagement zu optimieren.

Automatisierte visuelle Inspektion bezieht sich auf den Einsatz von Spezialkameras, Sensoren und unterstützenden Computersystemen und Algorithmen zur Untersuchung von Produkten oder Komponenten auf Mängel oder Abweichungen von den gewünschten Spezifikationen.

Dieser Prozess, der oft Teil eines größeren Qualitätskontrollsystems ist, stützt sich auf visuelle Daten, um Bewertungen vorzunehmen, und ersetzt die menschliche visuelle Beurteilung durch die Präzision der maschinellen Analyse. AVI-Systeme sind darauf ausgelegt, Probleme wie Fehlausrichtungen, Größenabweichungen oder Oberflächenfehler zu erkennen, die für das menschliche Auge nicht leicht zu erkennen sind.

Die Entwicklung von manuellen zu automatisierten Systemen

Der Weg von der manuellen zur automatisierten visuellen Inspektion in der Fertigung beinhaltet eine bedeutende technologische Entwicklung in den letzten Jahren.

Traditionell hat sich die visuelle Inspektion stark auf menschliche Inspektoren verlassen, deren Aufgabe es war, die Artikel an den Produktionslinien manuell auf Mängel zu untersuchen. Dieser Prozess war bis zu einem gewissen Grad effektiv, aber von Natur aus langsam und anfällig für menschliche Fehler. Die Grenzen der manuellen Methode wurden mit der Zunahme der Produktionsgrößen und der Komplexität der Produkte immer deutlicher.

Als Reaktion auf diese Herausforderungen entstanden die ersten Formen der automatischen Inspektion. Diese zunächst rudimentären Systeme verwendeten einfache Kamera- und Beleuchtungseinrichtungen, um Bilder der Produkte auf den Montage aufzunehmen. Die Bilder wurden dann mit einfachen Algorithmen analysiert, um offensichtliche Mängel zu erkennen.

Grenzen der frühen automatisierten Systeme

Die Einschränkungen dieser frühen automatischen Systeme waren vielfältig.

Erstens war ihre Technologie nicht ausgereift genug, um mit der Variabilität in realen Produktionsumgebungen umgehen zu können. Diese Systeme waren oft nicht in der Lage, zwischen tatsächlichen Mängeln und akzeptablen Abweichungen im Aussehen des Produkts zu unterscheiden, was zu einer hohen Rate von falsch positiven und negativen Ergebnissen führte.

Zweitens waren sie in Bezug auf die Arten von Mängeln, die sie erkennen konnten, eingeschränkt. Subtile, kosmetische oder komplexe Mängel blieben oft unbemerkt.

Drittens fehlte ihnen die Flexibilität, um sich an unterschiedliche Produkte oder Änderungen in den Produktionslinien ohne größere manuelle Eingriffe anzupassen.

Trotz dieser Herausforderungen legten diese frühen automatisierten Systeme den Grundstein für die heute verwendeten fortschrittlichen AVI-Technologien. Die Integration von KI und machine learning hat viele dieser Einschränkungen beseitigt und genauere, anpassungsfähigere und effizientere Inspektionsprozesse ermöglicht. Die nächste Evolutionsstufe der AVI erkennt nicht nur ein breiteres Spektrum an Defekten, sondern lernt und passt sich im Laufe der Zeit an und verbessert so kontinuierlich seine Inspektionsfähigkeiten.

Die automatisierte visuelle Inspektion ist zu einem Eckpfeiler der Qualitätskontrolle in vielen verschiedenen Branchen geworden, aber ihre Auswirkungen variieren je nach den spezifischen Bedürfnissen des Sektors und dem Reifegrad ihrer Einführung.

In einigen Branchen, wie der Automobil- und Elektronikindustrie, ist AVI aufgrund der hohen Anforderungen an Genauigkeit und Effizienz fast unverzichtbar geworden. Diese Branchen sind seit langem Vorreiter bei der Automatisierung, und AVI ist ein natürlicher Schritt in ihrer technologischen Entwicklung.

Andererseits beginnen Branchen wie die Pharmazie und die Lebensmittelproduktion gerade erst, das volle Potenzial von AVI zu erkennen, insbesondere dort, wo Präzision und die Einhaltung strenger Vorschriften entscheidend sind.

Die Rolle von AVI in den verschiedenen Branchen wird durch die einzigartigen Herausforderungen und Standards der jeweiligen Sektoren geprägt. In der Automobil- und Elektronikindustrie beispielsweise liegt der Schwerpunkt auf der Gewährleistung von Präzision und der Maximierung der Effizienz. In der Pharmabranche liegt der Schwerpunkt auf der Gewährleistung der Patientensicherheit und der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.

Da die AVI-Technologie immer weiter fortschreitet, wird sie auch weiterhin in neuen Bereichen eingesetzt werden und innovative Lösungen für uralte Herausforderungen der Qualitätskontrolle bieten.

Praktische Beispiele für die automatische Sichtprüfung

Automobilindustrie: AVI-Systeme sind ein wesentlicher Bestandteil der Automobilproduktion, wo sie alles vom Motor bis zur Lackierung prüfen. Sie stellen sicher, dass die Teile den Sicherheits- und Qualitätsstandards entsprechen. In Montage Produktionslinien kann AVI selbst die kleinsten Schweißfehler erkennen, die für die Integrität des Fahrzeugs entscheidend sind.

Elektronik: Diese Branche verlässt sich bei der Inspektion von Leiterplatten und Mikrochips stark auf AVI. AVI identifiziert Fehlausrichtungen oder Lötfehler, die für die Funktionalität elektronischer Geräte entscheidend sind. Die Präzision bei der Inspektion von Mikrochips ist von entscheidender Bedeutung, da selbst winzige Fehler schädlich sein können.

Pharmazeutische Produkte: Hier gewinnt AVI aufgrund seiner Fähigkeit, die Einheitlichkeit der Pillengrößen und die Integrität der Verpackung zu gewährleisten, an Bedeutung. Sie spielt eine entscheidende Rolle bei der Aufrechterhaltung der Patientensicherheit und der Einhaltung von Gesundheitsvorschriften. AVI-Systeme in der Blisterpackungsproduktion sind ein Beispiel dafür, wie sie die richtige Menge und Qualität von Tabletten sicherstellen.

Mit der Weiterentwicklung der Technologie in den letzten Jahren hat die automatische Sichtprüfung ein neues Maß an Zuverlässigkeit und Effizienz in die Qualitätskontrolle gebracht. Es ist ein bedeutender Schritt nach vorn, bei dem die Liebe zum Detail auf die Geschwindigkeit der Technologie trifft.

Lassen Sie uns die Vorteile, die AVI in der Praxis bietet, genauer unter die Lupe nehmen und aufzeigen, wie es zu einer unverzichtbaren Komponente in modernen Produktionslinien wird.

1. Erhöhte Genauigkeit: Einer der ausgeprägtesten Vorteile von AVI ist die Steigerung der Präzision bei Qualitätsprüfungen. In einer Studie zur Anwendung von AVI bei der Qualitätsprüfung von Halbleitern stellten Forscher eine Steigerung der Fehlererkennungsgenauigkeit um 81-92% fest. Diese Systeme können selbst die kleinsten Mängel erkennen und so sicherstellen, dass die Produkte die strengen Qualitätsstandards einhalten und die Wahrscheinlichkeit kostspieliger Fehler verringert wird.

2. Geringere Kosten: Die Genauigkeit von AVI bedeutet, dass Fehler früher im Produktionsprozess erkannt werden. Durch dieses frühzeitige Eingreifen wird die Verschwendung reduziert, der Bedarf an Nacharbeit verringert und teure Produktrückrufe können verhindert werden, was letztendlich zu Einsparungen bei den Betriebskosten führt.

3. Höhere Effizienz: Die Geschwindigkeit von AVI bei der Inspektion von Produkten übertrifft die menschlichen Fähigkeiten, wodurch der Produktionsprozess rationalisiert wird. Diese höhere Inspektionsgeschwindigkeit geht nicht zu Lasten der Qualität und steigert die Gesamtproduktivität und den Durchsatz.

4. Verbesserte Qualitätskontrolle: Die gleichbleibende Leistung der AVI-Systeme gewährleistet ein gleichbleibendes, zuverlässiges Niveau der Qualitätskontrolle. Diese Zuverlässigkeit ist entscheidend für die Aufrechterhaltung konsistenter Qualitätsstandards, die Schaffung von Kundenvertrauen und die Wahrung der Integrität der Marke.

OI-Systeme gibt es schon seit Jahren. Sie stützen sich auf feste Regeln und Bildvorlagen, um Fehler zu erkennen. Wenn alles gleich bleibt, z.B. die Teilegeometrie, die Beleuchtung und die Oberflächenbeschaffenheit, funktionieren sie gut. Aber kleine Änderungen bringen sie durcheinander. Wenn Sie schon einmal ein System nach einem Modellwechsel neu programmieren mussten, wissen Sie, wie empfindlich diese Einstellungen sein können.

Neuere Systeme, meist AVI genannt, gehen einen anderen Weg. Sie verwenden machine learning anstelle von strenger Logik. Sie füttern sie mit beschrifteten Bildern, und das Modell findet selbständig Muster heraus. Es muss nicht jeder Fehler Zeile für Zeile definiert werden. Je mehr es sieht, desto besser kann es erkennen, was dazugehört und was nicht.

Das ist ein großer Unterschied. AOI verhält sich wie eine Checkliste, sie folgt jedes Mal demselben Pfad. AVI verhält sich eher wie ein erfahrener Bediener, der genug Teile gesehen hat, um zu erkennen, wenn etwas nicht stimmt, auch wenn er den Fehler noch nicht benennen kann. Wenn Menschen die Ausgabe überprüfen und Fehler korrigieren, lernt das Modell auch daraus.

Nachfolgend finden Sie eine Gegenüberstellung der Unterschiede zwischen diesen Technologien in den wichtigsten Bereichen:

AOI vs AVI Vergleich

Um ein automatisches visuelles Inspektionssystem einzuführen, bedarf es mehr als nur der Montage einer Kamera. Es ist ein stufenweiser Prozess, der von der Planung bis zur Validierung reicht und dazwischen eine Menge praktischer Anpassungen erfordert. Die folgende Liste zeigt, was Teams in realen Betrieben bei der Einführung dieser Systeme in die Produktion gelernt haben.

1. Setzen Sie klare Ziele für die Inspektion
Geben Sie genau an, was Sie zu verbessern versuchen. Ist das Ziel weniger Ausbrüche, eine schnellere Inspektion oder eine bessere Konsistenz zwischen den Schichten? Eine frühzeitige Einigung hilft dabei, zu definieren, wie Erfolg aussieht und welche Daten Sie benötigen.

2. Wählen Sie die richtigen Inspektionspunkte
Nicht jeder Schritt in der Linie profitiert von der Vision. Beginnen Sie dort, wo Fehler teuer sind oder wo manuelle Kontrollen langsam und inkonsistent sind. Konzentrieren Sie sich zunächst auf diese Punkte; sobald sich der Ansatz bewährt hat, können Sie ihn erweitern.

3. Passen Sie Kamera und Beleuchtung an den Auftrag an
Vision lebt oder stirbt durch die Beleuchtung. Wählen Sie eine Ausrüstung, die zu Ihren Materialien und der Geometrie der Teile passt. Denken Sie vor allem an Reflexion, Farbe und Schatten. Halten Sie die Einrichtung stabil, sobald sie abgestimmt ist.

4. Sammeln Sie ein ausgewogenes Bildmaterial
Sammeln Sie genügend Beispiele von guten und schlechten Teilen. Berücksichtigen Sie auch Variationen wie unterschiedliche Schichten, Beleuchtung und Produktversionen. Das Modell kann nur lernen, was es sieht. Je repräsentativer die Daten also sind, desto besser ist die spätere Leistung.

5. Trainieren und testen Sie das Modell getrennt
Verwenden Sie die meisten Ihrer beschrifteten Bilder für das Training und halten Sie dann einige zurück, um zu testen, wie gut das Modell tatsächlich funktioniert. Achten Sie auf falsches Vertrauen, insbesondere wenn Ihre Stichprobenmenge klein oder zu gleichmäßig ist.

6. Führen Sie sie nah an der Linie aus
Setzen Sie Modelle auf edge devices in der Nähe der Kameras ein, damit Sie schnell Ergebnisse erhalten. Übertragen Sie die Inspektionsergebnisse automatisch in Ihre MES, ERP oder Qualitätssysteme, so dass die Bediener keine weitere eigenständige Station verwalten müssen.

7. Halten Sie die Mitarbeiter auf dem Laufenden
Kein Modell macht alles richtig. Lassen Sie fragliche Bilder von geschulten Mitarbeitern überprüfen und korrekt markieren. Ihr Beitrag ist der beste Weg, das System im Laufe der Zeit zu verfeinern.

8. Schrittweise einführen
Testen Sie es zuerst an einer Linie. Sie werden auf praktische Probleme stoßen, wie z.B. Kameraabweichungen, Beleuchtungsverschleiß, neue Fehlertypen, die in Labortests nicht auftauchen. Beheben Sie sie dort, bevor Sie das System erweitern.

9. Verfolgen Sie nützliche Metriken
Messen Sie, wie viele Defekte das System tatsächlich auffängt, wie viele Fehlalarme es verursacht und wie es sich auf die Zykluszeit auswirkt. Anhand dieser Zahlen können Sie feststellen, ob die Inspektion ihre Aufgabe erfüllt oder ob noch mehr Arbeit nötig ist.

10. Aktualisieren Sie
Behandeln Sie AVI als Teil eines kontinuierlicher Verbesserungsprozess. Wenn sich die Produkte weiterentwickeln, sammeln Sie weiterhin Daten und trainieren das Modell neu. Fügen Sie diesen Schritt in Ihren regulären Qualitätsplan ein, damit das System auf den Prozess abgestimmt bleibt.

Die Vorteile der automatischen visuellen Inspektion (AVI) liegen zwar auf der Hand, aber die Integration dieser Technologie in die Fertigungsprozesse kann eine Reihe von Herausforderungen mit sich bringen. Diese Hindernisse zu verstehen ist der Schlüssel, um das volle Potenzial von AVI auszuschöpfen. Einige der häufigsten Herausforderungen, die wir sehen, sind:

Integration in bestehende Systeme: Eine der größten technischen Herausforderungen ist die nahtlose Integration von AVI in bestehende Produktionssysteme. Dazu muss die neue AVI-Technologie oft mit den bestehenden Systemen in Einklang gebracht werden, was eine sorgfältige Planung und Ausführung erfordert.

Anpassungsbedürfnisse: Jede Produktionsumgebung ist einzigartig und erfordert maßgeschneiderte AVI-Lösungen. Die Anpassung dieser Systeme an bestimmte Produkte, Prozesse und Qualitätsstandards erfordert ein gründliches Verständnis sowohl der Technologie als auch der Produktionslinie.

Datenverarbeitung und -analyse: AVI-Systeme erzeugen große Mengen an Daten. Die effektive Verwaltung, Speicherung und Analyse dieser Daten ist entscheidend für einen optimalen Betrieb und stellt eine große logistische Herausforderung dar.

Schulung und Kompetenzentwicklung: Es ist wichtig, dass die Mitarbeiter für die Bedienung und Wartung von AVI-Systemen angemessen geschult werden. Dies erfordert oft viel Zeit und Ressourcen für die Schulung und den Aufbau von Fähigkeiten.

Mit Tulip sind Hersteller in der Lage, visuelle Inspektionen schnell und einfach in ihren Fertigungsprozess einzubinden, indem sie einfache Kameras und unsere No-Code-Plattform nutzen.

Teams können die von Tulip Vision gesammelten Daten zum Trainieren von machine learning verwenden, indem sie die Daten an externe Cloud Vision APIs senden, einschließlich Amazon Lookout for Vision und Google Vision APIs.

Um zu sehen, wie die visuelle Qualitätskontrolle in Tulip funktioniert, sehen Sie sich die folgende Demo an:

Die Zukunft von AVI in der Fertigungsindustrie wird immer bedeutender werden. Mit dem Aufkommen neuer Technologien und Trends ist AVI in der Lage, noch anspruchsvollere Lösungen für verschiedene Branchen anzubieten.

Aufkommende Trends und Technologien in AVI

Die 3D-Bildgebung wird zunehmend in AVI-Systeme integriert und ermöglicht detaillierte Dimensionsprüfungen, die für komplexe Baugruppen entscheidend sind. Gleichzeitig verschieben fortschrittliche KI-Algorithmen die Grenzen der Fehlererkennung und Anpassungsfähigkeit. Diese Algorithmen entwickeln sich weiter, um schneller zu lernen und sich anzupassen und so die Effizienz und Genauigkeit von Inspektionen zu verbessern.

Die Verschmelzung von AVI mit dem industriellen Internet der Dinge (IIoT ) und Big Data stellt eine transformative Entwicklung dar. Diese Integration erleichtert die Datenanalyse in Echtzeit, was zu einer proaktiven Entscheidungsfindung bei der Qualitätskontrolle führt. Daneben steht der Trend zu mehr Konnektivität und Automatisierung im Einklang mit der Industrie 4.0-Bewegung, die AVI-Systeme in ein breiteres Produktionsökosystem einbindet, um eine stärker automatisierte, datengesteuerte Produktionsumgebung zu schaffen.

Vorhersagen für die Auswirkungen von AVI

Infolge dieser Fortschritte wird sich der Anwendungsbereich von AVI in den kommenden Jahren voraussichtlich erweitern.

Mit Tulip wird die Einführung der visuelle Qualitätskontrolle immer einfacher. Hersteller erhalten die Werkzeuge, die sie benötigen, um Qualitätsinspektionen zu rationalisieren, Fehlerraten zu verfolgen und Qualitätsdaten in Echtzeit zu visualisieren, um kontinuierlicher Verbesserungsprozess zu priorisieren.

Mit Tulip können Hersteller Lösungen mit vorgefertigten Qualitätsanwendungen aus der Tulip Bibliothek einrichten, trainieren und ausführen. Die Benutzer können die Anwendungen dann mit intuitiven Drag-and-Drop-Funktionen und Wenn-Dann-Logikauslösern an ihre spezifischen Bedürfnisse und Prozesse anpassen.

Hersteller wollen die Qualität steigern, ohne die Produktion zu verlangsamen. Die automatische optische Inspektion ist eine der praktischsten Möglichkeiten, dies zu erreichen. Was als regelbasierte optische Inspektion begann, hat sich zu einem lernenden System entwickelt, das sich an Veränderungen anpasst, anstatt sie zu bekämpfen. Diese Werkzeuge ersetzen nicht den Menschen, sondern übernehmen die sich wiederholende visuelle Arbeit und ermöglichen es den Bedienern, sich auf die wirklich wichtigen Entscheidungen zu konzentrieren. Wenn AVI gut eingerichtet ist, verringert es die Abweichungen, verkürzt die Feedbackschleifen und macht Qualitätsprüfungen zu einem Teil des normalen Produktionsflusses. Im Laufe der Zeit wird es durch Umschulungen und Aktualisierungen zu einem lebendigen Teil des Prozesses und nicht zu einem Nebenprojekt. Das zahlt sich dort aus, wo es darauf ankommt: gleichmäßigerer Output, weniger Ausreißer und schnellere Reaktion, wenn etwas abweicht.

Wenn Sie wissen möchten, wie Sie die Qualitätskontrollen in Ihrem Unternehmen rationalisieren können , wenden Sie sich noch heute an ein Mitglied unseres Teams!