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.

Vom Sensoreingang zu umsetzbaren Inspektionsergebnissen

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

Die industrielle Bildverarbeitung kann Oberflächenfehler, fehlende Komponenten oder strukturelle Anomalien mit hoher Präzision identifizieren, 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.

Dimensionelle Messung und Validierung der Flüssigkeitsdosierung

Stellt sicher, dass die Teile den exakten Größenspezifikationen entsprechen, und prüft den korrekten Flüssigkeitsstand oder die richtige Dosierung bei Anwendungen in der pharmazeutischen Industrie und der maschinellen Bildverarbeitung in der Lebensmittelindustrie. Präzise Messungen und Kalibrierungen sind von entscheidender Bedeutung, wenn es um etwas geht, das in etwas anderes eingeführt wird. So kann die Bildverarbeitungsprüfung beispielsweise sicherstellen, dass eine Nadel korrekt in einen Patienten eingeführt wird, und zwar mit genauen und wiederholbaren Messungen im Mikrometerbereich. Sie kann auch die injizierte Dosis eines Impfstoffs durch Gewichtsmessung mit Validierung des Injektionsvolumens messen.

Auch die Präzisionsmontage und die aktive Ausrichtung von Kameramodulen profitieren von den präzisen Messungen eines Bildverarbeitungsprüfsystems.

Produkt- und Etikettenidentifizierung (OCR)

Die Kennzeichnung eines Produkts ist ebenso wichtig wie das Produkt selbst. Wird ein falsch etikettiertes Produkt auf den Markt gebracht, kann dies katastrophale Folgen haben. Machine Vision beseitigt dieses Risiko, indem es überprüft, ob die Produkte mit dem richtigen Etikett, den richtigen Warnsymbolen, Strichcodes und Seriennummern versehen sind. Darüber hinaus wird die Lesbarkeit durch optische Zeichenerkennung (OCR) oder optische Zeichenüberprüfung (OCV) sichergestellt. OCR ermöglicht es Systemen, gedruckten Text, Strichcodes und Seriennummern zu lesen, um Rückverfolgbarkeit und Konformität zu gewährleisten.

Farb- und Spektralanalyse

Fortschrittliche Systeme können die Farbkonsistenz analysieren und die Spektralbildgebung nutzen, um Materialzusammensetzungen oder Verunreinigungen zu erkennen, die für das menschliche Auge unsichtbar sind. Anwendung der Spektralbildgebung oder anderer Bildgebungstechnologien auf Displays, AR/VR-Geräte und medizinische Bildgebungsinstrumente, bei denen die Farbgenauigkeit entscheidend für die Wirksamkeit eines Geräts ist. Ein Bildverarbeitungssystem nimmt Bilder auf und vergleicht sie mit festgelegten Testgrenzen. Dadurch wird das Ergebnis "bestanden/nicht bestanden" bestimmt. Bei der manuellen Prüfung wird das Bestehen/Nichtbestehen durch die Meinung des Bedieners bestimmt. Es ist erwiesen, dass die Ergebnisse von Person zu Person, von Morgen- zu Nachmittagsschichten und von Montag bis Donnerstag variieren. Vision Inspection liefert konsistente, zuverlässige, unvoreingenommene und wiederholbare Ergebnisse - und das zu jeder Tageszeit. Ein weiteres Beispiel für die Farbanalyse ist die hyper-spektrale Bildgebung, mit der sich scheinbar identische Teile voneinander unterscheiden lassen. Dies wird häufig in der Pharmazie eingesetzt, um festzustellen, ob die Pillen korrekt abgefüllt sind.

Selbstlernende Software für Machine Vision

Wie sich intelligente Systeme an neue Muster anpassen

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

Die Technologie der maschinellen Bildverarbeitung hat sich beträchtlich weiterentwickelt und entspricht nun in vielen Fällen unseren Interpretationsfähigkeiten. Mit Hilfe komplexer, selbstlernender Bildverarbeitungsalgorithmen ist die heutige Technologie in der Lage, Bilder auf die gleiche Weise zu verarbeiten, wie das menschliche Gehirn es tun würde, 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 anzeigen, welche Produkte gut und welche schlecht sind oder wo sich die Fehler 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 organisiert sie auch. Daten zu erhalten ist großartig, aber sie zu verstehen und zu nutzen ist noch viel besser.

Verwendung von Daten zur Vorhersage von Mängeln und Auslösung von Interventionen

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 intelligenten Daten können intelligente Algorithmen leicht erkennen, ob Unstimmigkeiten auf ein Problem mit dem Produkt oder mit der Maschine hinweisen. Diese Informationen sollten zur Planung einer vorbeugenden Wartung oder einer anderen proaktiven Maßnahme führen.

Warum Hersteller auf Machine Vision setzen

Stabilität der Produktion unter sich ändernden Produktionsbedingungen

Die maschinelle Bildverarbeitung hat alles, was es braucht, um die Produktentwicklung oder -herstellung im Vergleich zum menschlichen Auge zu verbessern. Sie ist der Schlüssel zu einer genauen und zuverlässigen Produktprüfung, unabhängig von der Anwendung. Angesichts des wachsenden Wettbewerbs in allen Branchen ist die Bildverarbeitungsprüfung zu einem wichtigen Unterscheidungsmerkmal geworden, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Die Produkte müssen sich mit den Bedürfnissen der Verbraucher weiterentwickeln, und das bedeutet heute, dass sie kleiner, schneller und komplexer sein müssen. Bildverarbeitungssysteme sorgen für eine gleichbleibende Prüfqualität, auch wenn sich die Produktionsbedingungen ändern, und gewährleisten eine zuverlässige und schnellere Produktion.

Schnellere Erkennung von Problemen in komplexen Baugruppen

Bei komplizierten Baugruppen, bei denen eine manuelle Prüfung langsam oder unpraktisch ist, ist die maschinelle Bildverarbeitung die Lösung. Sie identifiziert Probleme schnell, ermöglicht eine schnellere Fehlerbehebung und verringert das Risiko, dass fehlerhafte Produkte das Werk verlassen. In praktisch jeder Situation übertreffen die Automatisierung von Prüfgeräten und die maschinelle Bildverarbeitung die Fähigkeiten unserer Augen und unseres Gehirns. Der Wettbewerb ist hart, und ein Team von gut ausgebildeten Maschinen ist die beste Verteidigung, wenn es um den Schutz Ihrer Marke geht. Maschinelles Sehen und maschinelles Lernen sehen und erkennen Muster mit erschreckend hoher Geschwindigkeit. Daher sind sie dazu da, Ihr Produkt zu schützen und Ihre Marke auszubauen.