Wie Machine-Vision-Inspektion zu einwandfreier Qualität führt

Manuelle Inspektion vs. Machine Inspection in der Praxis

Warum das menschliche Sehvermögen bei schnellen Abläufen und feinen Details an Grenzen stößt

Es gibt mehrere Gründe, das menschliche Auge allein zu hinterfragen. Menschliche Prüfer stoßen an ihre Grenzen – sei es durch Müdigkeit, nachlassende Konzentration oder unterschiedliche Bewertungen. Mit zunehmender Geschwindigkeit der Produktionslinien wird es für Menschen immer schwieriger, bei Tausenden von Einheiten eine gleichbleibende Qualität sicherzustellen. Wenn es um die Präzision und Genauigkeit geht, die erforderlich sind, damit ein Produkt eine Marke angemessen repräsentiert, reicht die manuelle Inspektion oft nicht mehr aus. Sie ist teuer, inkonsistent und unzuverlässig. Einzelne Komponenten können zu klein sein, um sie mit dem bloßen Auge zu prüfen, und ein Mikroskop erfordert viel Zeit, um jedes Teil neu zu fokussieren. Die exakte Messung der Tiefe einer Nadel etwa entzieht sich dem menschlichen Auge – ebenso wie feine Staubpartikel, Kratzer oder andere mikroskopisch kleine Mängel, die auf einem Artikel vorhanden sein können. Darüber hinaus ist die manuelle Inspektion der Subjektivität des jeweiligen Bedieners ausgesetzt. Eine Meinung kann sich von der nächsten unterscheiden.

Performance-Lücken in Umgebungen mit hohem Durchsatz

In der Großserienfertigung können kleine Fehler bei der Prüfung zu großen Qualitätsproblemen führen. Industrielle Bildverarbeitungssysteme zeichnen sich durch eine gründliche Inspektion mit einer konstant gleichbleibenden Leistung aus, unabhängig von Volumen oder Schichtdauer.

Wenn menschliche Fehler kostspielige Abweichungen verursachen

Manuelle Prüfungen sind anfällig für subjektive Einschätzungen und Inkonsistenzen. Ds kann dazu führen, dass fehlerhafte Teile übersehen oder einwandfreie Produkte fälschlich aussortiert werden. Solche Fehler verursachen Nacharbeiten, Rückrufe oder Unzufriedenheit bei Kunden.die sich durch den Einsatz von Machine Vision vermeiden lassen. Machine Vision für medizinische Anwendungen gewinnt zunehmend an Bedeutung, denn die Folgen können weit über finanzielle Schäden hinausgehen. Ein Beispiel: Ein implantierbares Gerät muss gründlich geprüft werden. Wenn sich nach dem Einsetzen in den menschlichen Körper Produktmängel zeigen, sind die Konsequenzen gravierend. Zudem neigen menschliche Prüfer dazu, auf Nummer sicher zu gehen und fehlerfreie Teile grundlos auszusortieren. Auch das erhöht die Kosten für den Hersteller und führt zu unnötigem Ausschuss.

Das bringt die Vorteile der automatisierten Sichtprüfung mit sich.

Wie funktioniert die maschinelle Sichtprüfung (Machine Vision)?

Bilderaufnahmesysteme und Echtzeitverarbeitung

Das Herzstück von Machine Vision bildet ein Bildaufnahmesystem. Meistens handelt es sich dabei um industrielle Kameras mit spezieller Beleuchtung.  Dadurch werden visuelle Daten in eine High-Speed-Verarbeitungseinheit eingespeist. Die Daten werden in Echtzeit mithilfe von Algorithmen oder Skripten analysiert, die Merkmale erkennen, Abmessungen messen und/oder Anomalien identifizieren.

Von Sensoreingaben zu verwertbaren Testergebnissen

Sobald das Bild erfasst ist, interpretiert eine Software wie Averna Vision die Daten und vergleicht sie mit vordefinierten Standards/Anforderungen. Wird eine Anomalie erkannt, kann das System Maßnahmen wie das Zurückweisen des Teils oder die Benachrichtigung eines Bedieners auslösen.

Erweiterte Machine-Vision-Anwendungen

Erkennung von Merkmalen und Fehlern

Machine Vision erkennt Oberflächenfehler, fehlende Komponenten oder strukturelle Anomalien mit höchster Präzision, selbst bei komplexen Baugruppen.

Beispiel: Produkte, die sich mit einer Geschwindigkeit von 20 Einheiten pro Sekunde bewegen, müssen gründlich inspiziert werden. Das Ziel ist es, Fehler mit einer Genauigkeit von 0,02 Quadratmillimetern zu erkennen.

Angesichts des hohen Tempos und der notwendigen langfristigen Zuverlässigkeit ist eine visuelle Prüfung mit bloßem Auge in diesem Szenario keine Option. Würde dennoch der Versuch unternommen, wäre ein ganzes Team von Mitarbeitern an diesem Versuch beteiligt, was der Objektivität der Inspektion zuwiderlaufen würde. Machine Vision bietet hier die Lösung: Sechs Kameras beobachten die Produkte, die sich schnell bewegen. Dabei werden sehr kurze Verschlusszeiten und eine kurze Belichtung mit polarisiertem Licht (Stroboskop) angewendet. So entstehen gestochen scharfe Bilder, auf denen die Fehler perfekt zu erkennen sind. Eine Spezialsoftware sucht dann innerhalb von 50 Millisekunden nach allen Fehlern – und das 24 Stunden am Tag (mithilfe eines Echtzeit-Betriebssystems oder FPGA). Das Resultat: ein automatisiertes System, das der menschlichen Inspektion in jeder Hinsicht objektiv überlegen ist.

Messung der Dimensionen und Validierung der Flüssigkeitsdosierung

Die Lösungen von Averna sorgen dafür, dass Teile exakt den Größenspezifikationen entsprechen und korrekte Flüssigkeitsstände oder Dosierungen in pharmazeutischen Anwendungen sowie bei Machine-Vision-Systemen in der Lebensmittelindustrie zuverlässig überprüft werden. Präzise Messungen und Kalibrierungen sind entscheidend, wenn Komponenten in andere eingeführt werden. So kann die maschinelle Sichtprüfung beispielsweise sicherstellen, dass eine Nadel korrekt in einen Patienten eingeführt wird, und zwar mit genauen und wiederholbaren Messungen im Mikrometerbereich. Darüber hinaus lässt sich das Gewicht der injizierten Impfstoffdosis messen und das Injektionsvolumen validieren.

Sowohl Services zur Präzisionsmontage als auch die aktive Ausrichtung von Kameramodulen profitieren von den präzisen Messungen mithilfe eines Sichtprüfungssystems.

Produkt- und Etikettenkennzeichnung (OCR)

Die Kennzeichnung eines Produkts ist genauso wichtig wie das Produkt selbst. Ein falsch etikettiertes Produkt auf den Markt zu bringen kann schwerwiegende Folgen haben. Machine-Vision-Systeme beseitigen dieses Risiko, indem sie sicherstellen, dass Produkte mit dem richtigen Etikett, den korrekten Warnsymbolen, Barcodes und Seriennummern versehen sind. Sie gehen noch einen Schritt weiter, indem sie die Lesbarkeit durch Bildanalysen mit optischer Zeichenerkennung (OCR) oder optischer Zeichenerkennung mit Verifizierung (OCV) überprüfen. OCR ermöglicht es Systemen, gedruckten Text, Barcodes und Seriennummern zu erfassen und so Rückverfolgbarkeit und gesetzliche Konformität sicherzustellen.

Farb- und Spektralanalyse

Fortschrittliche Systeme analysieren die Farbkonstanz und nutzen Spektralbildgebung, um Materialzusammensetzungen oder Verunreinigungen zu erkennen, die mit bloßem Auge nicht sichtbar sind. Spektralbildgebung und andere Bildverarbeitungstechnologien kommen unter anderem bei Displays, AR/VR-Geräten und medizinischen Bildgebungsinstrumenten zum Einsatz, bei denen Farbgenauigkeit entscheidend für die Funktionalität ist. Ein Vision-System nimmt Bilder auf und vergleicht sie mit definierten Prüfkriterien, um ein eindeutiges Gut-/Schlecht-Ergebnis zu ermitteln. Bei manueller Inspektion hängt dieses Ergebnis von der subjektiven Einschätzung der Bedienperson ab. Studien zeigen, dass die Resultate von Person zu Person, zwischen Früh- und Spätschicht sowie von Montag bis Donnerstag variieren. Sichtprüfungen it Vision-Technologie liefern hingegen jederzeit konsistente, zuverlässige, objektive und wiederholbare Ergebnisse. Ein weiteres Beispiel für Farbanalytik ist die hyperspektrale Bildgebung, mit der scheinbar identische Teile voneinander unterschieden werden können. In der Pharmaindustrie wird sie häufig eingesetzt, um sicherzustellen, dass Tabletten korrekt abgefüllt werden.

Selbstlernende Software für Machine Vision

Wie sich smarte Systeme an neue Muster anpassen

Moderne Machine-Vision-Systeme nutzen KI und maschinelles Lernen, um sich ohne manuelle Neuprogrammierung an neue Fehlertypen oder Produktvarianten anzupassen. Das macht sie in dynamischen Produktionsumgebungen flexibler.

Die Machine-Vision-Technologie hat sich erheblich weiterentwickelt und erreicht heute in vielen Fällen das Interpretationsniveau des menschlichen Auges. Mithilfe komplexer selbstlernender Vision-Algorithmen ist die heutige Technologie in der Lage, Bilder auf die gleiche Weise zu verarbeiten wie das menschliche Gehirn. Dies geschieht allerdings viel schneller und für mehr Komponenten gleichzeitig. Wird der intelligenten Software eine Bildbibliothek mit zusätzlichen Informationen zur Verfügung gestellt, kann sie sich selbst beibringen, wo die Fehler zu finden sind, ohne dass jemand eine einzige Zeile Code programmieren muss. Diese Zusatzinformationen können zeigen, welche Produkte einwandfrei sind, welche fehlerhaft und wo sich Defekte befinden. Selbst Produkte mit geändertem Design können schnell erkannt werden. Außerdem fallen bei hohen Stückzahlen und hohen Geschwindigkeiten riesige Datenmengen an. Das System sammelt diese Informationen nicht nur, sondern strukturiert sie auch. Daten zu erhalten ist großartig, aber sie zu verstehen und zu nutzen ist noch viel besser.

Daten nutzen, um Fehler vorherzusagen und gezielt einzugreifen

Durch die Analyse historischer Daten können die Systeme vorhersagen, wann Fehler auftreten könnten, und ihre Prozesse proaktiv anpassen. Auf diese Weise werden Ausfallzeiten und Ausschuss minimiert und ein definierter Zeitplan eingehalten. Anhand der von den Systemen erzeugten smarten Daten können smarte Algorithmen leicht erkennen, ob Unstimmigkeiten auf ein Problem mit dem Produkt oder mit der Maschine hinweisen. Diese Informationen sollten unbedingt zur Planung einer vorbeugenden Wartung oder einer anderen proaktiven Maßnahme führen.

Warum Hersteller auf Machine Vision setzen

Stabile Ergebnisse trotz schwankender Fertigungsbedingungen

Machine-Vision-Systeme bieten alles, was es braucht, um die Entwicklung und Fertigung von Produkten im Vergleich zum menschlichen Auge zu verbessern. Sie sind der Schlüssel zu präziser und zuverlässiger Produktprüfung, unabhängig von der Anwendung. In Zeiten wachsenden Wettbewerbs in allen Branchen ist die maschinelle Sichtprüfung zu einem wichtigen Alleinstellungsmerkmal geworden, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Die Produkte müssen sich mit den Bedürfnissen der Verbraucher weiterentwickeln, und heute bedeutet das: kleiner, schneller und komplexer. Machine-Vision-Systeme sorgen für eine gleichbleibend hohe Prüfqualität, auch wenn die Fertigungsbedingungen schwanken, und stellen eine zuverlässige und schnellere Fertigung sicher.

Schnellere Erkennung von Problemen bei komplexen Baugruppen

Bei komplexen Baugruppen, bei denen eine manuelle Inspektion zu langsam oder nicht praktikable ist, bietet Machine Vision die Lösung. Sie identifiziert Probleme schnell, ermöglicht eine zügige Fehlerbehebung und senkt das Risiko, dass fehlerhafte Produkte das Werk verlassen. In nahezu jeder Situation übertreffen automatisierte Testausstattung und Machine Vision die Fähigkeiten von Auge und Gehirn. Der Wettbewerbsdruck ist hoch, und ein Team von gut trainierten Maschinen ist der beste Schutz für Ihre Marke. Machine Vision und maschinelles Lernen sehen und erkennen Muster mit beeindruckend hoher Geschwindigkeit. So schützen sie Ihr Produkt und stärken Ihre Marke.