Qualitätssicherung

Autonome Maschinenbildverarbeitung mit Inspekto

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Inspekto hat im Rahmen der Vision 2018 in Stuttgart erstmals das autonome Maschinenbildverarbeitungssystem Inspekto S70 mit seinem einfachen Plug-and-Inspect-Konzept vorgestellt. Durch dieses Konzept kann die Grundeinrichtung des Systems durch das eigene Werkspersonal des jeweiligen Herstellers erfolgen – das weitere Lernen, Einarbeiten und Anpassen übernimmt das System selbst.

Yonatan Hyatt, CTO, und Harel Boren, CEO bei Inspekto in Tel Aviv

Inhaltsverzeichnis

1. Das Plug-and-Inspect-Konzept
2. Umfassende Qualitätssicherung
3. Automation bildet Engpass

Autonome Maschinenbildverarbeitung kann es Qualitätsmanagern und Werksleitern ermöglichen, bei ihren QS-Prozessen komplett unabhängig zu sein. Anstatt die Zügel bei einem Maschinenbildverarbeitungsprojekt einem externen Systemintegrator zu übergeben, damit dieser ein maßgefertigtes System für einen ganz bestimmten Punkt in der Fertigungsanlage entwickelt und erstellt, können Hersteller dies nun intern selbst erledigen: In weniger als einer Stunde kann das eigene Werkspersonal ein Bildverarbeitungssystem Inspekto S70 des israelischen Unternehmens Inspekto installieren und mit der Qualitätsprüfung von Produkten beginnen. Durch das einfache Plug-and-Inspect-Konzept ist der Nutzer komplett unabhängig und hat die volle Kontrolle über die Qualitätssicherung.

Das Plug-and-Inspect-Konzept

Die auf fortschrittlicher KI-Technologie basierenden autonomen Maschinenbildverarbeitungsmodule ermöglichen es darüber hinaus, dass nicht nur kein externer Systemintegrator mehr benötigt wird, sondern auch, dass das eigene Werkspersonal keine zusätzlichen Kompetenzen oder Schulungen benötigt, um das System einzurichten oder zu bedienen: Das Komplettsystem samt eigener Beleuchtung ist im Auslieferungszustand direkt einsatzbereit. Sein Algorithmus kann die Kamera- und Beleuchtungseinstellungen für das Objekt sowie die Umgebung optimieren und den Gegenstand anschließend erkennen sowie lokalisieren, ohne dass der Bediener eingreifen muss. Es müssen lediglich etwa 20 korrekt hergestellte Musterreferenzen verifiziert werden, durch die das System die Eigenschaften des Standardprodukts lernt. Dafür zeichnet der Qualitätsmanager in der entsprechenden Software ein Polygon um jene Bereiche, die auf dem Objekt von Interesse sind und inspiziert werden sollen. Fehlerhafte Produkte werden dagegen nicht benötigt und das System muss auch keine Fehlermerkmale erlernen. Das Lernen, Einarbeiten und Anpassen erfolgt stattdessen eigenständig. Sobald das System im laufenden Betrieb eingesetzt wird, vergleicht es jedes Bild mit dem vorgegebenen Standardprodukt und verifiziert sowohl Formtoleranzen als auch Oberflächenvariationen, um Fehler und Mängel zu erkennen.

Umfassende Qualitätssicherung

Falls der Hersteller irgendwann das System an einem anderen Ort der Fertigungsanlage aufstellen möchte, kann er es einfach nach Bedarf verlegen und in wenigen Minuten einrichten. Alternativ können auch mehrere Systeme an jedem erforderlichen Punkt der Fertigungsanlage installiert werden, wodurch die autonome Maschinenbildverarbeitung eine umfassende visuelle Qualitätskontrolle bei jedem Schritt der Produktionslinie ermöglicht. Der Hersteller kann dadurch ein mangelhaftes Produkt in genau jener Phase erkennen, in der der Fehler entstanden ist. Zudem verfügt der Qualitätsmanager über einen Gesamtüberblick, dessen Daten er für Ursachenanalysen nutzen kann.

Automation bildet Engpass

Automation und Robotik sind in Fertigungsumgebungen inzwischen weit verbreitet. Laut der International Federation of Robotics (IFR) werden im Jahr 2021 voraussichtlich 630.000 Industrieroboter an Kunden geliefert. Doch in der Qualitätssicherungsbranche hinkt die Automation dieser Entwicklung bisher oft hinterher: Entsprechend dem World Quality Report 2018/2019 bildet die Automation den größten Engpass im Bereich der Qualitätssicherung und Tests. Der Bericht zeigt außerdem, dass künstliche Intelligenz bei Tests immer wichtiger wird, allerdings geben 51 % der Befragten an, Schwierigkeiten bei der Integration von KI in ihre vorhandenen Anwendungen gehabt zu haben. Ein weiterer Kernpunkt des Berichts ist, dass QS-Experten zusätzliche Kompetenzen erwerben müssen, um mit den neuen Technologien auf dem Markt, wie etwa künstliche Intelligenz oder Blockchain, Schritthalten zu können. ik

www.inspekto.com

Weitere Informationen zum Plug-and-Inspect-Konzept von Inspekto:

hier.pro/1TSbK

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