Effiziente Prozesse und kurze Durchlaufzeiten – die KI-basierte Muster­erkennung und -analyse verbessert die Qualitätskontrolle in der Fertigung. Das gilt vor allem in Verbindung mit optischen Verfahren wie der Polarisations-Bildgebung oder der Infrarot-Hyperspektralanalyse.

Die künstliche Intelligenz (KI) in der indus­triellen Bildverarbeitung wirkt wie ein Game Changer für die Qualitätskontrolle. Mit neuen Entwicklungen im Bereich der Optik wie der IR-Hyperspektralanalyse oder der Polarisations-Bildgebung lassen sich gegenüber klassischen Verfahren Kosten und Durchlaufzeiten senken. Zudem lassen sich mit KI-gestützten Bildverarbeitungssystemen höhere Genauigkeiten erreichen. Sie erkennen auch minimale Abweichungen vom Sollwert, die mit herkömmlichen Verfahren kaum detektiert werden können. Während die konventionelle Bildverarbeitung in der Qualitätskontrolle nur bestehende Fehler identifiziert, ermöglicht es die Anwendung von Musterkennung und Analyse großer Datenmengen per KI auch, zukünftige Probleme vorherzusagen. Diese können in die Daten zur Produktionsplanung einfließen und damit zur Verbesserung des jeweiligen Produkts beitragen, sowie die Ausfallzeiten des Produktions-Equipments verringern. So lässt sich die Lebensdauer der Anlagen verlängern. Die gewonnenen Daten helfen, die Fertigungskosten zu senken. Dies ist gerade für ein Hochlohnland wie Deutschland ein Vorteil im internationalen Wettbewerb.
 

Ergebnisse mit hoher Treffsicherheit

Beim Einsatz dieser Verfahren ist es wichtig, dass die optischen Systemkomponenten von der Beleuchtung über die Auswahl der Objektive bis hin zum Bildsensor aufeinander und auf die KI-Software abgestimmt sind. Besonders bei der Prüfung großer Objekte, wie Spritzguss- oder Stanzteile, wirkt sich die Abstimmung der Komponenten auf die Performance der neuronalen Netze aus. Aber auch bei der Überwachung von Prozessen mit langen Laufzeiten bietet die KI Vorteile. Denn sie ermöglicht es, aus den gewonnen Datenmustern bereits nach kurzer Zeit mit hoher Treffsicherheit Ergebnisse zu errechnen.
 

Die optischen Verfahren

Die spektrale Bildgebung nutzt die spezifischen Reflexions- und Transmissionseigenschaften von Materialien im elektromagnetischen Spektrum, um diese zu identifizieren und Messungen an ihnen durchzuführen. Die Bildgebung macht sich insbesondere den Wechsel bestimmter Materialien zwischen reflektierendem und transparentem Verhalten im Bereich kurzwelliger Infrarot-Strahlung (NIR und SWIR) zunutze und eröffnet dabei analytische Möglichkeiten. Die Technik erfordert allerdings hochwertige Optiken mit spezifischen Eigenschaften in Bezug auf die Farbkorrektur (chromatische Korrektion) und auf das Streulicht-Management. Zudem ist eine hohe Transmission (Lichtdurchlässigkeit) im Bereich der Optik unabdingbar.

Hier kommen neue Entwicklungen im Bereich der Sensorik dem Nutzer entgegen. Aktuelle SWIR-Sensoren, insbesondere solche auf Basis von Galliumarsenid (GaAs), bieten sowohl eine hohe Empfindlichkeit als auch eine gute Auflösung. Mit ihrem niedrigen Energiebedarf lassen sich die kompakten Sensoren problemlos in mobilen Anwendungen einsetzen. Außerdem ermöglichen sie den Bau von Geräten mit geringem Raumbedarf.

Die Polarisations-Bildgebung ist eine weitere Technik, die sich bei der optischen Qualitätskontrolle einsetzen lässt. Sie setzt an der Eigenschaft elektromagnetischer Wellen an, in einer bestimmten Ebene (der Polarisationsebene) zu schwingen. Das gilt auch für Licht als eine Form der elektromagnetischen Wellen. Messtechnische Ergebnisse lassen sich durch den Einsatz von Polarisatoren, polarisierenden Beleuchtungen und Polfiltern erzielen. Spezielle Kamerachips errechnen dabei auch Winkel und Grad der Polarisation. Damit lassen sich Fehler oder Einschlüsse in Glas oder transparentem Kunststoff sichtbar machen, die sonst nicht zu erkennen wären. Solche Erkenntnisse liefern Hinweise auf bestehende Spannungen in den untersuchten Materialien.
 

Kurze Durchlaufzeiten und effiziente Prozesse

Neben der hohen Präzision bietet die Kombination von KI und optischen Verfahren in der Qualitätskontrolle einen entscheidenden Vorteil: Zeitersparnis. In der industriellen Fertigung sind kurze Durchlaufzeiten und effiziente Prozesse wichtige Wettbewerbsfaktoren, die sich letztlich in einer höheren Produktivität niederschlagen. Erfordert die Erfassung etwa von Materialeigenschaften, Maßhaltigkeit und Oberflächencharakteristika mit herkömmlichem Equipment jeweils separate Prüfdurchläufe, so können mit Multiapertur-Objektiven diese Vorgänge zusammengefasst werden. Solche Objektive können gleichzeitig mehrere Bildsensoren mit Messdaten versorgen, die Lichtwellen aus unterschiedlichen Spektralbereichen erfassen. Damit lassen sich in einem einzigen Durchgang umfassende Qualitätsprüfungen erledigen.

Ähnlich verhält es sich bei der Nutzung von Multimessstellen-Objektiven. Damit lassen sich mit nur einem einzigen Kamera­sensor mehrere Messtellen an einem Prüfplatz implementieren. So werden weniger Kameras und Sensoren für die Qualitäts­kontrolle benötigt. Zudem vereinfacht das die Integration in bestehende Fertigungslinien.