KI-Vision-Anwender stehen gerade in der Großserienfertigung vor einem Problem: Die Produktionsqualität ist oft so hoch, dass es Wochen dauern kann, bis ausreichend fehlerhafte Teile gefunden werden. Solche Fehlteile sind jedoch für den Lernprozess eines KI-Systems erforderlich, um Bildklassen zu generieren, die die jeweiligen Fehler repräsentieren. Abhilfe schaffen hier KI-Lösungen, die Anomalien, sprich Unregelmäßigkeiten an den produzierten Bauteilen erkennen und geeignete Alarme auslösen, um die fehlerhaften Teile aus dem Prozess auszuschleusen. Hierbei können auch Fehler detektiert werden, die der Anwender im Vorfeld noch gar nicht absehen konnte. Imago Technologies bietet mit dem flexiblen, auf Deep Learning basierenden Bildverarbeitungssystem Vision Cam AI.go ein alltagstaugliches Werkzeug für die Anomaliedetektion an. Die Kamera wurde vor allem für Endanwender entwickelt, die keine oder nur wenig Erfahrung in den Bereichen Programmierung oder Bildverarbeitung haben.
Zahlreiche Einsatzfelder
Ein Beispiel aus der Elektronikfertigung verdeutlicht die Vorgehensweise: Leiterplatten werden dort in großen Stückzahlen maschinell mit elektronischen Bauelementen bestückt und anschließend automatisch verlötet. Ausgereifte Bestückungs- und Lötprozesse sorgen hier in der Regel für eine sehr geringe Fehlerquote. Mit Hilfe der Vision Cam AI.go ist ihre Prüfung ohne großen Aufwand und ohne die Parametrierung komplexer Bildverarbeitungssoftware realisierbar. Dem Visionsystem werden als fehlerfrei klassifizierte Platinen eingelernt, wodurch die KI-basierte Kamera anschließend Produkte mit Anomalien erkennen und die Ausschleusung aus dem Prozess anstoßen kann. Bild 1 zeigt links eine fehlerfreie Leiterkarte, in der Mitte ist eine Leiterkarte mit fehlerhafter Diode zu sehen und rechts ist der Fehler durch die Anomaliedetektion markiert worden. Erforderlich ist lediglich der Einsatz einer möglichst diffusen Beleuchtung wie beispielsweise eines LED-Domes sowie die Auswahl eines passenden C-Mount-Objektivs und eines optionalen Polarisationsfilters, um Reflexionen zu reduzieren. Nach der Montage der Kamera muss der Anwender nur noch die digitalen I/Os mit der SPS und das Ethernet mit einem Browser verbinden, und schon ist das System einsatzbereit. Jeder, der mit der Installation und dem Betrieb einer Smart-Kamera vertraut ist, kann die Vision Cam AI.go also problemlos einsetzen.
