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INDUSTRIELLE AUTOMATION 3/2022

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INDUSTRIELLE AUTOMATION 3/2022

5FRAGEN AN... … Bernd

5FRAGEN AN... … Bernd Schumacher, CEO bei der Inspekto GmbH in Heilbronn Machine Learning wird in der Bildverarbeitung und in vielen anderen Bereichen der Automatisierung immer wichtiger. Doch wann spielt diese neue Technologie ihre Stärken aus und wo lässt sie sich sinnvoll einsetzen? 01 IN WELCHEN BEREICHEN BIETET MACHINE LEARNING ANWENDERN NEUE UND BESSERE MÖGLICHKEITEN IM VERGLEICH ZUR TRADITIONELLEN BILDVERARBEITUNG? Machine Learning und auch künstliche Intelligenz sind derzeit sehr häufig verwendete Schlagworte. Man muss schon etwas genauer hinschauen – denn ein wirklicher Durchbruch wird erst dann erreicht, wenn man diese Technologien und hierbei insbesondere Deep Learning konsequent dazu einsetzt, den Einsatz der optischen Qualitätsinspektion dramatisch zu vereinfachen und damit signifikant zu beschleunigen. Deep Learning und KI sind traditionellen Bildverarbeitungssystemen in diesem Punkt deutlich überlegen. Der Einsatz dieser Technologien führt dann zur kompletten Unabhängigkeit des Produktionsbetriebes von derzeit viel zu komplexen und damit sehr kostenintensiven Integrationsprojekten für die optische Qualitätssicherung. Dies ist möglich, indem diese Technologien konsequent angewendet werden, um dem Kunden ein vortrainiertes, universell anwendbares Inspektionsprodukt zur Verfügung zu stellen. 02 FÜR WELCHE ANWENDUNGSFELDER IST MACHINE LEARNING PRÄDESTINIERT? Deep Learning ermöglicht erstmals völlig Autonome Optische Qualitätsinspektionssysteme - solche Systeme bezeichnen wir heute als AMV-basiert (Autonomous Machine Vision). AMV-Systeme sind in Rekordzeit einsatzfähig: Statt wochen- und monatelange Implementierungsprojekte abzuarbeiten reden wir hier von wenigen Stunden, manchmal auch von deutlich unter einer Stunde. Das eröffnet in nahezu allen industriellen Einsatzfeldern völlig neue Perspektiven z.B. im Bereich der professionellen Bearbeitung von Ad-hoc-Qualitätsproblemen, bei der schnellen Anpassung von Inspektionsaufgaben an sich ändernde produzierte Teile und auch bei der Qualitätssicherung von manuellen Montagetätigkeiten. AMV ermöglicht es, auch Fehlerbilder zu erkennen, die bisher nicht mit traditionellen Fehlerkatalogen erfasst werden konnten. Kommerziell öffnen AMV-Systeme eine komplett neue, kostengünstigere Dimension der Qualitätssicherung, insbesondere bei der Betrachtung der Lebenszykluskosten. 66 INDUSTRIELLE AUTOMATION 2022/03 www.industrielle-automation.net

03 GIBT ES AUCH ANWENDUNGEN, FÜR DIE MACHINE LEARNING NICHT GEEIGNET IST? AMV-basierte Systeme erschließen bereits heute durch ihre Universalität ein sehr breites Anwendungsspektrum. Mit der fortschreitenden technologischen Entwicklung wird sich das Spektrum zudem zügig erweitern. Es wird jedoch auch in Zukunft Spezialanwendungsfälle der optischen Qualitätsinspektion geben, die weiterhin spezifisch programmierte Systeme benötigen, denn ein vortrainiertes, AMV-basiertes Produkt erhebt nicht den Anspruch, alle denkbaren Anwendungsfälle abzudecken. Es bedient jedoch ein sehr breites Gesamtspektrum mit einem leistungsfähigen, einfach und damit sehr schnell einzusetzenden System. 04 WAS SIND DERZEIT NOCH DIE GRÖSSTEN HÜRDEN FÜR EINSTEIGER? Das Produktionsumfeld ist traditionell eher konservativ geprägt. Eine revolutionär neue Technologie wie AMV (Autonomous Machine Vision) erfordert daher eine starke Interaktion mit dem Kunden, um ihn über die drastisch veränderten Einsatzmöglichkeiten aufzuklären, Berührungsängste abzubauen und insbesondere aufzuzeigen, in welcher Form die neue Lösung einen konkreten Mehrwert im individuellen Umfeld des Kunden beitragen kann. 05 WELCHE MÖGLICHKEITEN BIETET INSPEKTO ANWENDERN VON BILDVERARBEITUNGSSYSTEMEN? Das Inspekto-System ermöglicht es dem Anwender, seine optische Inspektionslösung eigenständig aufzusetzen – und zwar ohne jegliche Kenntnis von Bildverarbeitung. Unser vortrainiertes, KI-basiertes System verfolgt hier einen strikt produktorientierten Ansatz, der in wenigen Stunden einsatzbereit ist, anstatt den traditionellen Ansatz über komplexe, monatelange und damit kostenintensive externe Projektvergaben gehen zu müssen. Auf diese Art sind selbst komplexe Inspektionsherausforderungen direkt vom Fertigungspersonal konfigurierbar. Dies eröffnet zum einen eine nie dagewesene Einfachheit und Flexibilität für den Einsatz von optischer Qualitätssicherung, zum anderen aber auch einen extrem kosteneffizienten Einsatz solcher Systeme mit extrem niedrigen Lebenszykluskosten im Quervergleich zu traditionellen Ansätzen. In Zeiten von Flexibilisierung der Produktion generell, hohen Rohstoffund Energiepreisen tragen wir damit nachhaltig zur Wettbewerbsfähigkeit unserer Kunden bei. www.inspekto.com/de/ Kurz erklärt Unter autonomer Bildverarbeitung versteht Inspekto Systeme, die sich mit Hilfe von künstlicher Intelligenz selbstständig auf das zu prüfende Objekt einlernen. Auf diese Weise wird das bestmögliche Bild für die Bildauswertung aufgenommen, ohne dass Anwender Erfahrungen in den Themen Bildverarbeitung oder KI mitbringen müssen. Bilder: Inspekto www.industrielle-automation.net INDUSTRIELLE AUTOMATION 2022/03 67

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