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Qualitätssicherung KI-basiert ab dem ersten Werkstück prüfen

Von Thomas Günnel 2 min Lesedauer

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Optische Prüfsysteme benötigen Bilder zum Soll-Ist-Abgleich. Mittels Simulation lassen die sich vorab erstellen – das Prüfsystem kontrolliert ab dem ersten Werkstück.

Mittels künstlicher Intelligenz und Simulation prüft BMW automatisiert Stopfen in Heckleuchten.(Bild: Vision Tools)
Mittels künstlicher Intelligenz und Simulation prüft BMW automatisiert Stopfen in Heckleuchten.
(Bild: Vision Tools)

BMW nutzt am Standort Dingolfing KI-basierte Systeme für die automatisierte Qualitätskontrolle. Seit Sommer 2023 prüft der Automobilhersteller Karosserien kamerabasiert. Konkret geht es darum, ob im Bereich der beiden Heckleuchten jeweils drei Gummistopfen vorhanden und korrekt gesteckt sind.

Wie funktioniert das technisch? Basierend auf CAD-Dateien des Autoherstellers zum Produkt und zur Produktionsumgebung erstellt der Anbieter des Systems, Vision Tools, eine Simulation. Zusätzlich können Abbildungen des realen Produktes in die Simulation einfließen: zum Beispiel aus der Vorserie oder der Produktentwicklung.

Prüfeinflüsse realistisch simulieren

Innerhalb der Simulation sind sogenannte Randomisierungsparameter verfügbar. Das heißt zum Beispiel: Positions- und Materialtoleranzen, Farb- und Beleuchtungsunterschiede, Fremdlichteinflüsse, Bildunschärfen und Bildverzeichnungen. Die Simulation deckt so den physischen Prüfablauf realistisch ab, inklusive auftretender Einflüsse in der Umgebung und am Produkt. Nach dem Produktionsanlauf können die virtuell erzeugten Bilder um reale Bilder ergänzt werden. Der Vorteil ist eine höhere Erkennungsrate.

Damit die Künstliche Intelligenz auf möglichst viele Abweichungen vorbereitet ist, erzeugt ein Zufallsgenerator innerhalb gegebener Grenzen eine festgelegte Anzahl virtueller Bilder. Die Bilder enthalten laut Softwarehersteller die Label-Daten beziehungsweise Annotationen und eignen sich zum Trainieren eines KI-Algorithmus.

CAD-Daten entscheidend für Erkennung

Wie zuverlässig der Prüfablauf funktioniert, ist vor allem abhängig von der Qualität der CAD-Daten. Fehlen zum Beispiel Produktdetails wirkt sich das negativ auf die Erkennungsrate aus. In der Prüfstation arbeiten zwei Kameras. Die Beschäftigten erhalten auf einem Display einen Hinweis, wenn es einen Fehler gibt.

Der Aufwand im Vorfeld rechnet sich laut Hersteller in der Regel: Alle denkbaren Fehler als Werkstücke aufzubauen und als reale Bilder für Trainings- und Validierungszwecke vorzuhalten ist deutlich aufwendiger.

Datensätze in anderen Prüfstationen nutzen

Die virtuell erzeugte Umgebung und den zugehörigen Datensatz können Nutzer laut Hersteller als digitalen Zwilling in weiteren Prüfstationen mit vergleichbaren Anforderungen übernehmen. Sind dort andere Prüfumfänge gefordert, ist die digitale Bilddatengrundlage adaptierbar.

Vision Tools hat die Grundlagen für die virtuelle Inbetriebnahme KI-basierter Prüf- und Inspektionsprozesse gemeinsam mit dem Karlsruher Institut für Technologie, der Hochschule Karlsruhe und weiteren Industriepartnern entwickelt.

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Dieser Artikel stammt von unserem Partnerportal Automobil-Industrie.de/.

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