KI und Bildverarbeitung in der Produktion: Anwendungen und Innovationen in der Industrie

Im Rahmen des Industrieforums Smarte Fertigung berichteten Experten und Expertinnen aus unterschiedlichen Bereichen vor 31 interessierten Gästen über das Thema „Bildverarbeitung und KI-basierte Datenauswertung“ in der Produktion.

Die Themen Digitalisierung und Künstliche Intelligenz (KI) gewinnen auch in der Agrar- und Lebensmittelindustrie an Bedeutung. Die steigende Zahl der Weltbevölkerung und der damit einhergehende wachsende Bedarf an qualitativ hochwertigen Produkten fordert in allen Bereichen Automatisierungs- und Digitalisierungslösungen auf Basis von KI.

KI in Agrar- und Landwirtschaft

Das Unternehmen PETKUS Technologie GmbH zählt zu den weltweit führenden Unternehmen, die sich mit der Aufbereitungstechnik für Saatgut und Getreide beschäftigen. Sie sind Innovationsführer in der Entwicklung und Produktion von Saatgut- und Getreideaufbereitungstechnik, deren Geschichte 1852 mit den Gebr. Röber, den Firmengründern, und ihrer weltweit ersten Saatgut- und Getreidereinigungsmaschine begann. Die heutige Tochter der PETKUS Technologie, die ROEBER Institut GmbH, ist das Forschungs- und Entwicklungszentrum des Unternehmens. Mithilfe optischer Bilderkennungstechnologien, wie z.B. der Smart Camera oder dem Einsatz Neuronaler Netze (CNNs), können Prozesse automatisiert und beschleunigt werden.

Die Bildverarbeitung der Maschinen muss unterschiedliche Kriterien erfüllen, unter anderem die Erfassung und Bewertung von einzelnen Objekten in Echtzeit, die Trennung von Objekt und Hintergrund sowie die Bewertung der Objekte hinsichtlich Farbe, Größe, Form und Textur. Durch die Anwendung der KI-basierten Bildverarbeitung wird es z.B. möglich, in einer Sortiermaschine 17 Tonnen Weizen pro Stunde zu verarbeiten. Um ein weites Spektrum von Saatgut, von der Zuckerrübe und dem Maiskolben bis zu kleinsten Kräutersamen, abdecken zu können, kommen für die verschiedenen Einsatzszenarien in den unterschiedlichen Sortiermaschinen verschiedener Kamera- und Beleuchtungssysteme zum Einsatz. Neben der Saatgut- und Getreidereinigung sind Maschinen und Ausrüstungen für Trocknung, Sortierung, Coating und Lagerung Schwerpunkte der Entwicklung und Fertigung des Unternehmensverbundes, in denen überwiegend KI-basierte bildverarbeitende Technologien zum Einsatz kommen.

Quelle: © Mittelstand-Digital Zentrum Ilmenau

 

In der 2D-Bildverarbeitung können durch die fehlenden Tiefeninformationen Fehlmessungen entstehen. Deshalb hat das Unternehmen der Allied Vision GmbH, das auch im Bereich der Landwirtschaft tätig ist, eine passive 3D-Kamera-Technologie entwickelt. Passiv bedeutet in diesem Fall, dass keine Signale ausgesendet werden. Die 3D-Information wird durch den Vergleich von zwei Kamerabildern, die simultan aufgenommen werden, generiert. Dieser sehr rechenintensive Ansatz kann durch die Wahl geeigneter Hardware für die 3D-Bildverarbeitung massiv beschleunigt werden.

Industrielle Bildverarbeitung

Die evotron GmbH & Co. KG setzt dabei auf innovative LED-Beleuchtungstechnologien für die industrielle Bildverarbeitung, da Licht als primärer Informationsträger im Bereich der Bildverarbeitung eine immens große Bedeutung hat. Da sich Beleuchtungsmängel negativ auf Zuverlässigkeit, Geschwindigkeit und Prozessstabilität von Bildverarbeitungslösungen auswirken, kommen auch hier vermehrt KI-Technologien zum Einsatz. Ausgehend von den Anforderungen aus der Automation wurden von dem Unternehmen verschiedene Varianten von LED-Lichtquellen entwickelt, die an die Einsatzszenarien angepasst sind. Die lumiSENS®-Technologie z.B. beinhaltet zwei innovative Lösungen für die Produktion. Der digitale LED-Beleuchtungscontroller für die industrielle Bildverarbeitung mit integriertem Light-Sensor-Processor (LSP) ist universell für alle LED-Beleuchtungen einsetzbar und kann somit z.B. im Echtzeitmonitoring die LED-Lebensdauer vorhersagen. Und das Robot Image Capture Tool ist ein Komplettsystem für die robotergestützte Bilderfassung, das für die dynamische Erfassung von Bildern während der Bewegung optimiert wurde.

Künstliche Intelligenz kann auch zur Detektion von störenden Bestandteilen, Verunreinigungen und Schadstoffen in natürlichen Gesteinskörnungen in Beton genutzt werden. Diesem Thema widmet sich die Gesellschaft für Fertigungstechnik und Entwicklung Schmalkalden e.V. mit ihrem Ansatz des Deep-Learning. Das Verfahren kommt z.B. bei der automatischen Sortierung von Gesteinen im Bauschutt zum Einsatz. In dem vom Bundesforschungsministerium geförderten Projekt werden sowohl Deep Learning als auch klassische maschinelle Lernverfahren verglichen und weiterentwickelt, um die bisherige Erkennungsrate von ca. 90 % weiter zu erhöhen.

Quelle: © Mittelstand-Digital Zentrum Ilmenau

Datenaugmentierung für Qualitätssicherung in der Industriellen Bildverarbeitung

Auch das Fachgebiet Qualitätssicherung und Industrielle Bildverarbeitung der TU Ilmenau kann aktuelle Ergebnisse ihrer Forschung auf dem Gebiet „Datenaugmentierung unterrepäsentierter Fehlerklassen für KI in der Qualitätssicherung“ vorweisen. Dieses Verfahren kommt vor allem dann zum Einsatz, wenn bestimmte Fehler selten vorkommen, also unterrepräsentiert sind, was dazu führt, dass das Anlernen des KI-Modells sehr zeitaufwendig wird. An verschiedenen Anwendungsbeispielen, z.B. bei der Herstellung von Kunststoffspritzgussteilen, bei der Fräsbearbeitung von Metalloberflächen oder bei der Fertigung von Halbleiterwafern, kommen unterschiedliche Verfahren der Datenaugmentierung für die Qualitätssicherung zum Einsatz. Sie ermöglichen eine Steigerung der Erkennungsraten von 2 bis 22 %.

Die von CAMSENS GmbH entwickelten Verfahren für ihre automatisierten Messgeräte werden vorwiegend zur Kontrolle und Überwachung von Produkten und Arbeitsbereichen in der Produktion, z.B. in der pharmazeutischen Industrie oder auch zur Veterinär- und Lebensmittelüberwachung, eingesetzt. Sie ermöglichen das vollautomatische Scannen und Digitalisieren von Proben, eine KI-basierte Bildanalyse und Partikelerkennung und eine automatisierte Dokumentation für erhöhte Zuverlässigkeit und Rückverfolgbarkeit.

 

Sollten Sie Fragen oder Anregungen zu dem Thema haben, sprechen Sie uns gerne an:

Ansprechpartner:

Dr. Frank Spiller
Modellfabrik Smarte Sensorsysteme
Tel: +49 3677 8749-361
E-Mail: spiller@kompetenzzentrum-ilmenau.de

 

ℹ️ Das nächste Industrieforum findet am 14. November statt. Informationen und Anmeldung finden Sie hier.