Multikamerasystem mit KI und lückenloser Rückverfolgbarkeit lässt Produktfehlern keine Chance
Lückenlos unter Kontrolle
In Bereichen wie der hochpräzisen Metallverarbeitung ist Genauigkeit nicht verhandelbar. Dazu gehört die Automobilbranche nebst Zulieferern, die hierzulande aus den verschiedensten Gründen in einer tiefen Krise steckt. Nicht nur Handelskonflikte, sondern auch Innovationsstau, hohe Kosten und schwache Effizienz lassen die deutsche Autoindustrie schwächeln. Unternehmen stehen unter enormen Druck, nicht nur verlässlich Produkte in einwandfreier Qualität zu liefern, sondern gleichzeitig ihre Betriebskosten zu senken. Gefragt sind digitale Lösungen in der Fertigung, um Produktanomalien zu überwinden beziehungsweise Ausschussquoten zu reduzieren. Die Antwort: Künstliche Intelligenz im Zusammenspiel mit Computer Vision und Verknüpfung der Qualitäts- mit den Produktionsdaten.
Die Anforderungen sind jedoch hoch: Um den strengen Qualitätssicherungs-Standards der Automobilbranche gerecht zu werden, müssen auch komplexe Bauteilgeometrien in hohen Prozessgeschwindigkeiten geprüft werden – und das mit maximaler Präzision und Prozesssicherheit. Schwankungen in der Erkennung, unzureichende Rückverfolgbarkeit auf Einzelseriennummer oder Charge und Herausforderungen durch wechselnde Umgebungsbedingungen können zu kostspieligen Fehlern, Produktionsausfällen und Reklamationen führen.
Eine beispielhafte, innovative Lösung zur KI-Qualitätsprüfung in Echtzeit hat die VIVALDI Digital Solutions GmbH entwickelt. In der sogenannten SensorBox spielt, neben einem Edge-Server mit Intel-Prozessor, intelligente Bildverarbeitung eine Schlüsselrolle. Konzipiert für einen Automobilzulieferer und seinen Fertigungsstandort in Tschechien, übernehmen darin in mehreren Prüfzellen bis zu 70 USB3 uEye+ XC Autofokus-Kameras von IDS Imaging Development Systems die automatische Sichtkontrolle zur Oberflächeninspektion.
„Die in den Prüfzellen integrierten IDS-Kameras erfassen hochauflösende Bilder der Oberfläche von Aluminium-Bauteilen deutscher Erstausrüster, in diesem Falle eines E-Motors“, erläutert Uwe Siegwart, Geschäftsführer bei Vivaldi, die Aufgabe der uEye XC-Kameras. Die aufgenommenen Bilder werden vorverarbeitet, um Faktoren wie Belichtung, Weißabgleich und Farbkorrektur zu optimieren. Die KI erkennt diverse Oberflächendefekte wie Kratzer, Poren oder Verschmutzung. „In dem Werk in Tschechien herrschen strenge Vorgaben. Gemäß Fehlerkatalog müssen Fehlstellen ab 0,2 Millimetern prozesssicher erkannt werden. Die Prüfzeit pro Bauteil darf maximal bei 36 Sekunden liegen“, erklärt Uwe Siegwart die hohen Anforderungen. Bis zu 2.400 E-Motorengehäuse werden pro Tag mit dem erfolgreich implementierten System zu 100 Prozent automatisiert geprüft.
Warum fiel die Wahl des KI-Spezialisten auf die uEye XC-Kamera von IDS?
„Eine Rolle spielten neben der Schnittstelle zum selbst entwickelten Cam-Controller und der kompakten Baugröße auch der Funktionsumfang der Sensoren sowie, durch die Menge der benötigten Kameras, natürlich der Preis“, sagt Eike Humpert aus dem Business Development von Vivaldi. „Ausschlaggebend war, dass die Autofokus-Kamera mehrere Flächen in jeweils unterschiedlichen Abständen zur Kamera erfassen kann.“ Dies vereinfacht den Prüfprozess enorm und sorgt für mehr Effizienz und Flexibilität. Ein entscheidender Faktor, wenn es beispielsweise verschiedene Bauteilvarianten zu prüfen gilt. Mit der Makro-Aufsatzlinse ließe sich die minimale Objektdistanz der Kamera zudem sehr einfach verkürzen.
Hier punktet zudem der 13,10 Megapixel CMOS Sensor AR1335 von onsemi, mit dem die kompakte uEye+ XC ausgestattet ist. Der Rolling-Shutter-Farb-Sensor (4200 x 3120 px, Pixelgröße 1.1 µm) liefert 20,0 Bilder pro Sekunde und sorgt für detailgetreue Aufnahmen. „Die BSI-Pixeltechnologie ermöglicht es dem Sensor, selbst bei wechselnden Lichtverhältnissen konstant präzise und verlässliche Ergebnisse zu liefern“, erklärt Jürgen Hejna, Product Owner 2D-Kameras bei IDS. Nicht nur durch die exzellente Low-Light-Performance und minimales Pixelrauschen ist er für diese Anwendung besonders geeignet. „Der 24-fache Digitalzoom, kombiniert mit automatischem Weißabgleich und präziser Farbkorrektur, trägt maßgeblich zum Erfolg dieser anspruchsvollen Prüfprozedur bei“, betont Jürgen Hejna. Mit Abmessungen von nur 32 x 61 x 19 Millimetern ist die Kamera kompakt, bei aller Leichtigkeit robust und absolut industriegeeignet. Der 2D-Kameraexperte nennt noch einen weiteren Pluspunkt: „Die hier verwendeten Komponenten zeichnen sich durch lange Verfügbarkeit aus, eine der wichtigsten Anforderungen an Lösungen für die Automobilbranche.“
Einfache Integration und maximale Performance mithilfe von IDS peak
„Um die zuvor genannten Vorteile der IDS-Kameras über USB3.0 voll auszuschöpfen, setzen wir auf IDS peak. Das von IDS bereitgestellte SDK ermöglicht es uns, die IDS Vision-Transportprotokolle nahtlos in unseren Code zu integrieren“, konkretisiert Uwe Siegwart die Integration. Mit dem leistungsstarken Software Development Kit von IDS ließ sich die Industriekamera mit USB3 Vision gezielt für diese Anwendung programmieren. „Wir verwenden eine REST API, die mit IDS peak Bilder über das IDS USB3 Vision Transportprotokoll erzeugt. Dank IDS USB3 Vision steht uns eine Bandbreite von 5 Gbit/s oder mehr über USB3.0 zur Verfügung – im Vergleich zur Alternative mit dem Video4Linux-Treiber, bei der die Übertragungsrate über USB2.0 auf 480 Mbit/s begrenzt wäre“, ergänzt Uwe Siegwart. Der daraus resultierende Vorteil: höhere Auflösungen und kürzere Übertragungszeiten durch die gesteigerte Bandbreite.
KI-gestützte Analysen und synchrone Kamerasteuerung per Edge-Server
Die simultane Bildverarbeitungsaufgabe ist komplex, die Herausforderungen sind vielfältig. Aluminiumteile haben oft stark glänzende Oberflächen, die Licht reflektieren und dadurch Bildaufnahmen stark beeinflussen. Diese Reflexionen erschweren es, Fehler wie Kratzer, Kaltläufe, Rattermarken oder Oberflächenunregelmäßigkeiten zuverlässig zu erkennen, da sie oft durch Lichtspiegelungen verdeckt oder verfälscht werden. Zusätzlich kommt es bei Aluminiumteilen häufig vor, dass unbehandelte Flächen jedes Mal anders aussehen. Bereiche, die nicht bearbeitet wurden, zeigen unterschiedliche Strukturen und Farbnuancen, die jedoch nicht mit echten Fehlern verwechselt werden dürfen. Die KI-basierte Bildverarbeitung muss also in der Lage sein, zwischen der normalen Materialstruktur und tatsächlichen Rohstellen in zu bearbeitenden Flächen, die als Fehler gelten, präzise zu unterscheiden.
Erschwert wird die Bildverarbeitung zudem durch die Umgebungsbedingungen in Produktionshallen. Faktoren wie die Luftqualität, insbesondere durch ein Gemisch aus Kühlschmierstoffen, können sich auf die Klarheit und Schärfe der Bildaufnahmen auswirken. Hinzu kommen Temperaturschwankungen und Vibrationen, die sowohl durch die Mechanik in der Box selbst als auch durch andere Maschinen in der Umgebung verursacht werden. Diese Erschütterungen können zu unscharfen Aufnahmen oder zu Positionsabweichungen führen, was die Fehlererkennung zusätzlich erschwert.
Um diesen Herausforderungen zu begegnen, war eine präzise Abstimmung der Bildverarbeitungssysteme notwendig. Beleuchtung, Kamerapositionierung und Bildauswertungsalgorithmen wurden so angepasst, dass Reflexionen minimiert und Materialunterschiede korrekt interpretiert werden. Gleichzeitig ist das System robust genug, um Störungen durch Umgebungsfaktoren auszugleichen und gleichbleibend verlässliche Ergebnisse zu liefern. Defekte Komponenten müssen schnell und unkompliziert durch die Instandhaltung des Kunden eigenständig ausgetauscht werden können.
„Die Bildverarbeitung erfolgt über eine optimierte Infrastruktur. Pro USB-Hub können bis zu acht Kameras angeschlossen werden, was eine simultane Erfassung mehrerer Prüfbereiche ermöglicht. Maximal zwei dieser USB-Hubs sind an einen selbst entwickelten ‚Cam-Controller‘ angebunden, der die Bildsignale bündelt und verarbeitet. Mehrere Cam-Controller sind mit dem Edge-Server vernetzt. Dieser Server übernimmt nicht nur die Berechnung der KI-gestützten Analysen, sondern kommuniziert direkt mit der Anlagensteuerung, die das Auslösen der Kameras koordiniert und eine synchrone Erfassung sicherstellt.“
Schritt für Schritt zur automatisierten Endkontrolle
Die Scheu vor der Einführung neuer, KI-gestützter Technologien ist in vielen Unternehmen noch immer groß. Der Prozess von Vivaldi löst die bestehende Qualitätskontrolle nicht direkt ab. „In den ersten rund 8 bis 12 Wochen wird die klassische manuelle Endkontrolle wie zuvor durchgeführt und durch unser vCHECK-Modul unterstützt“, beschreibt Eike Humpert. Das heißt, dass der Endkontrolleur die Fehler nicht mehr manuell über Strichlisten oder Fehlerkarten dokumentiert, sondern digital an den einzelnen Detailbildern kennzeichnet. Hierfür steht ein digitales Interface über einen Touch-PC am Endkontrollplatz zur Verfügung. Der Endkontrolleur lokalisiert den Fehler auf dem Bild und kategorisiert ihn anhand eines vorgegebenen Fehlerkatalogs.
Das hat zwei Vorteile: Erstens wird der Endkontrolleur Schritt für Schritt an die digitale Endkontrolle herangeführt und gewöhnt sich daran, Hand in Hand mit Vivaldi zu arbeiten. Zweitens werden die gekennzeichneten Produktbilder mit Fehlermarkierung und -klassifizierung für das Training der KI verwendet. Zusätzlich werden für das Training bereits bestehende Produktbilder herangezogen, z. B. erkannte fehlerhafte Teile aus der Vergangenheit, die im Rahmen des Reklamationsprozesses dokumentiert werden.
„Durch die Kombination von manueller und automatisierter Oberflächeninspektion können wir auch bei großen Stückzahlen eine Fehlerquote von unter einem Prozent erreichen“, betont Uwe Siegwart. Gleichzeitig ermöglicht dieses Vorgehen die KI stetig weiter zu trainieren. Der Anwender hat ständig die Kontrolle über die Art und Weise, in welchem Ausmaß die KI prüft und kontrolliert.
Immer im Fokus: Echtzeit-Bilderkennung in Kombination mit Ablegen der Informationen für die Rückverfolgbarkeit
Mit der Implementierung der CamBox in Kombination mit leistungsstarken USB3-Industriekameras wurde ein entscheidender Fortschritt in der Qualitätssicherung erzielt. Diese Technologie ermöglicht eine stabile und hochpräzise Bauteilprüfung – auch bei extrem hohen Prozessgeschwindigkeiten. Dabei bleibt die Qualität der Erkennungen konstant, ohne jegliche Schwankungen.
Ein entscheidender Vorteil ist die zuverlässige Detektion, selbst wenn sich Umgebungsbedingungen individuell verändern. Schwankungen in Beleuchtung, Temperatur oder anderen externen Einflüssen beeinträchtigen die Prüfgenauigkeit nicht. Dank der Fähigkeit, mehrere Prüfmerkmale gleichzeitig zu analysieren, erhöht sich die Effizienz der Prüfprozesse erheblich.
Ein weiteres herausragendes Feature ist die automatische Bildspeicherung zu jeder einzelnen Seriennummer, die eine lückenlose Rückverfolgbarkeit der Prozess- und Qualitätsdaten gewährleistet. So können Prüfergebnisse zu jedem Zeitpunkt nachvollzogen und dokumentiert werden – ein entscheidender Faktor für die Qualitätssicherung in einer der anspruchsvollsten Branchen der Welt. „Der Mensch muss weiterhin das letzte Wort haben“, sagt Uwe Siegwart. „Alles muss den strengen QS-Richtlinien der OEMs standhalten. Dabei muss zu jedem Bauteil der vollständige Wertschöpfungslebenslauf auditsicher dokumentiert sein. Das heißt, welches Teil war wann auf welcher Anlage und wurde mit welchen Prüfmitteln und welchen Ergebnissen geprüft.“ All dies gewährleistet das Vivaldi-System:
Vorteile auf einen Blick:
- Stabile Bauteilprüfung auch bei hohen Prozessgeschwindigkeiten
- Zuverlässige Erkennungen ohne Schwankungen
- Zuverlässige Detektion trotz individueller Veränderungen der Umgebungsbedingungen
- Gleichzeitige Prüfung von mehreren Prüfmerkmalen
- Automatische Bildspeicherung zur vollständigen Rückverfolgbarkeit
- Einfache Wartbarkeit der Komponenten
- Rückverfolgbarkeit auf Bauteil-Ebene (Prozess- und Qualitätsdaten)
„Die Bildverarbeitung ist eine zentrale Komponente für die Rückverfolgbarkeit, die das eigentliche technologische Herzstück der Lösung ist und für diesen Punkt ist IDS der ideale Partner. Auf diese Weise schließt sich der Kreis zwischen der Qualitätssicherung und der Rückverfolgbarkeit.“
„Unsere Technologie ist flexibel, die Plattform skalierbar. Sie ist optimal auf modernste Technologie abgestimmt und lässt sich nahtlos in unterschiedlichste Fertigungsprozesse integrieren“, erklärt Uwe Siegwart. „Dank der Skalierbarkeit der Lösung können Unternehmen verschiedenster Branchen ihre Qualitätskontrolle an individuelle Anforderungen anpassen.“ Durch intelligente Datenverarbeitung der Prozess- und Qualitätsdaten werden Fehlerquellen frühzeitig erkannt, was zu einer kontinuierlichen Prozessverbesserung im Kernprozess produzierender Unternehmen führt.
„Die digitalisierte Qualitätsdatenerfassung in Echtzeit sowie Verknüpfung mit weiteren Produktions-Parametern steigert nicht nur die Effizienz, sondern reduziert auch Ausschuss und Nacharbeit erheblich. Fehler werden minimiert, Kosten gesenkt und Produktionsabläufe optimiert.“ In Tschechien hat sich das System bereits bezahlt gemacht: Die Anzahl der Reklamationen pro Jahr konnte um zwei Drittel gesenkt, die der nicht erkannten Oberflächendefekte sogar auf Null reduziert werden.
Ausblick
„Der Markt für digitale Qualitätskontrolle entwickelt sich rasant weiter, insbesondere durch günstigere Kameratechnologie, beispielsweise in Bezug auf höhere Auflösungen. Optimierte Bildverarbeitungs-Prozesse und -Tools ermöglichen es zudem, dass Echtzeit-Analysen auch von Endanwendern vorgenommen werden können“, konstatiert Eike Humpert. „Gefragt sind verbesserte Auflösung, kompaktere Bauweise und preisoptimierte Kameras.“ Das Portfolio des Industriekameraherstellers IDS ist darauf ausgerichtet, diesem Bedarf mit State of the Art Technologie zu begegnen.
VIVALDI Digital Solutions GmbH
Die VIVALDI Digital Solutions GmbH entwickelt hochmoderne Lösungen zur KI-gestützten Qualitätskontrolle, die auf modernsten Computer-Vision- und Machine-Learning-Technologien basiert. Die Vivaldi Plattform sorgt dafür, dass jedes Bauteil die höchsten Qualitäts- und Sicherheitsstandards erfüllt, garantiert unbestechliche Präzision sowie hohe Prozesssicherheit bei der Oberflächen-Sichtprüfung und hebt Fertigungsprozesse auf ein neues Niveau.
uEye XC
Verwendetes Modell: U3-36L0XC