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    Autonome Maschinenbildverarbeitung unter die Lupe genommen

    Carsten BaumannCarsten Baumann
    Februar 5, 2020
    Autonome Maschinenbildverarbeitung unter die Lupe genommen

    So funktioniert autonome Maschinenbildverarbeitung

    Die Entwicklung und Einführung von autonomen Maschinenbildverarbeitungslösungen basieren auf mehreren wichtigen Meilensteinen. Von den alten Ägyptern, die bereits 700 Jahre vor unserer Zeitrechnung ein optisches Linsensystem verwendet haben, bis hin zur Entwicklung der Theorie der Bildverarbeitung in den 1970ern am USC Signal and Image Processing Institute gab es mehrere technische Fortschritte und Pioniere, die die Industrie vorangetrieben haben. In diesem Artikel stellt Yonatan Hyatt, CTO von Inspekto, dem Begründer der Kategorie der autonomen Maschinenbildverarbeitung, den nächsten Meilenstein vor.

    Die Branche der Maschinenbildverarbeitung besteht schon seit Jahrzehnten und hatte in den vergangen 20 Jahren ein deutliches Wachstum zu verzeichnen, das seine Bedeutung als unverzichtbarer Aspekt der Fertigung endgültig etablierte. Das Marktwachstum bei Automation und Robotik ist ein wichtiger Faktor für die Maschinenbildverarbeitungsbranche, da automatisierte Technologien sich stark auf Bildverarbeitung verlassen, um ihre Aufgaben effektiv auszuführen.

    Entwicklungen bei Bildregistrierung, Computervision, Deep Learning und anderen KI-Technologien ermöglichen eine radikale Veränderung des Marktes. Im Bericht Machine Vision and The Impact of Artificial Intelligence (Maschinenbildverarbeitung und die Auswirkungen von künstlicher Intelligenz) von ABI Research wird beschrieben, wie Deep Learning eine breite Einführung von Maschinenbildverarbeitung in mehreren Bereichen fördert, wie z. B. im Automobil-, Einzelhandels-, Konsum-, Industrie- und Überwachungssektor. Von autonomen Fahrzeugen bis hin zu Geschäften mit Roboterpersonal bildet die Maschinenbildverarbeitung eine wichtige Stütze bei zahlreichen hochmodernen Technologien.

    Der nächste Meilenstein der Maschinenbildverarbeitung

    Eine wichtige Anwendung der Maschinenbildverarbeitungstechnologe ist der Bereich der Qualitätssicherung (QS). Hier hilft sie Herstellern zu bestimmen, ob ihre Produkte fehlerhaft sind. Sowohl regulatorische als auch Kundenanforderungen bezüglich Qualität veranlassen in Kombination mit einem steigenden Konkurrenzdruck immer mehr QS-Manager dazu, eine visuelle Untersuchung durchzuführen.

    Best Practices bei der Fertigung erfordern Investitionen in QS-Produkte mit Maschinenbildverarbeitung, um fehlerhafte Produkte und möglichst auch die Gründe dafür zu erkennen. Vor der Einführung von autonomen Maschinenbildverarbeitungssystemen gab es unzählige Herausforderungen zu überwinden, da Lösungen bisher komplex, zeitraubend und teuer bei der Installation und Einrichtung waren.

    Aufgrund der Komplexität von herkömmlichen Maschinenbildverarbeitungslösungen musste ein Hersteller einen externen Systemintegrator mit der Durchführung des Projekts beauftragen – von der Erstellung von Konzeptnachweisen und Testplänen, über die Auswahl einer großen Menge unterschiedlicher Komponenten bis hin zur Zusammenführung in Form einer hochtechnischen Lösung in der Fertigungsanlage. Aufgrund der hierfür erforderlichen Expertise war dies für das eigene Werkspersonal nicht machbar.

    Eine weitere Herausforderung, die die Branche belastete, war die fehlende Flexibilität von Maschinenbildverarbeitungslösungen. Jede noch so kleine Veränderung in der Umgebung oder am untersuchten Produkt erforderte abermals den Einsatz des Systemintegrators. In vielen Fällen war dann die ursprüngliche Lösung für die neue Anwendung komplett unbrauchbar – trotz der hohen Investitionen für die Implementierung.

    Um diese Herausforderungen zu überwinden und die wahren Bedürfnisse von QS-Managern in Fertigungsanlagen in aller Welt direkt anzugehen, entwickelte Inspekto das weltweit erste autonome Maschinenbildverarbeitungssystem. Das Inspekto S70 ist eine Lösung, mit der Hersteller an jedem Punkt ihrer Fertigungsanlage von visueller QS profitieren – zu einem Zehntel der Kosten und bei einer mindestens 1.000 Mal schnelleren Installation. Das System ist für jede Handling-Methode geeignet (von manuell bis hin zu automatisiert) und lässt sich für visuelle Qualitätssicherung, Phasenrevisionen und Sortierung einsetzen. Nach mehr als zwei Jahren der Zusammenarbeit mit Dutzenden von Industrieanlagen führte Inspekto schließlich das S70 am 8. November auf der VISION 2018 in Stuttgart ein.

    Das S70 bildet einen enormen Kontrast zu den komplexen Anlagen der herkömmlichen Maschinenbildverarbeitung: Es besteht aus einem einzelnen, eigenständigen Gerät, das Software und Hardware integriert. Es kann problemlos vom eigenen Personal des Herstellers installiert werden, d. h., der Einsatz eines Systemintegrators wird hinfällig und es entstehen keine teuren Ausfallzeiten während der Installation und Einrichtung des Systems.

    Ein genauerer Blick auf das S70

    Autonome Maschinenbildverarbeitung

    Das System besteht aus vier Hauptkomponenten: Bildverarbeitungssensor, Inspekto-Arm, Montageadapter und Inspekto-Controller. Ein unkomplizierter Prozess, der weniger als eine Stunde dauert, ist alles, was nötig ist, um das S70 an einer Produktionslinie zu installieren. Der Bediener wählt zuerst die Position des Sensors aus, damit dieser die gesamte Oberfläche des zu untersuchenden Bereichs erfasst. Anschließend bestimmt der Hersteller eine Montagestelle in der Nähe des Sensors. Der Montageadapter kann an einem beliebigen Bosch-Profil der Fertigungsanlage befestigt werden, und der Teleskoparm lässt sich am Sensor anbringen.

    Im Anschluss an diese einfachen Schritte kann der Bediener den Controller verbinden, und das System startet automatisch. Zur Einrichtung der Untersuchung zeichnet der Bediener ein Vieleck als Umriss um den zu untersuchenden Bereich und wählt dabei Zonen aus, die von Interesse sind, und diejenigen, die weggelassen werden können. Der gesamte Prozess erfordert ab dem Auspacken des Produkts keine Schulungen und ist für das Personal der Fertigungsanlage komplett durchführbar.

    Einfach Plug and InspectTM

    Sobald das System betriebsbereit ist, kommt der KI-Aspekt des Inspekto S70 ins Spiel. Um die Erfassung von klaren, informativen Bildern sicherzustellen, optimieren die Algorithmen des Systems die Kamera und Beleuchtungseinstellungen für das Objekt und die Umgebung. Danach kann der KI-Algorithmus das Objekt ohne Eingaben des Bedieners erkennen und lokalisieren. Das System kann nun genutzt werden – ohne einen Maschinenbildverarbeitungsexperten einzusetzen, der den Erkennungs- und Lokalisierungsalgorithmus definiert.

    Der letzte Schritt besteht darin, dass der Bediener einige gute Musterreferenzen verifiziert, damit das S70 lernt, wie ein Goldstandard-Produkt aussieht. Das System verwendet hierfür abhängig vom zu untersuchenden Teil und dessen Bewegungsprofil möglichst wenige Referenzen. Der Untersuchungsprozess kann nun beginnen.

    Jedes neue Bild wird mit den Goldstandard-Referenzen verglichen, um Formtoleranzen und Oberflächenvariationen zu verifizieren. Da das System nicht bloß nach vordefinierten Fehlern sucht oder einen Vergleich mit fehlerhaften Teilen durchführt, findet es Mängel, an die der Hersteller noch nicht einmal gedacht hätte.

    Dank der Selbstanpassungsmöglichkeiten des S70 kann der Hersteller jederzeit das System nach Bedarf zu einem anderen Punkt der Produktionslinie befördern. Und da die Installation des Systems so unkompliziert und erschwinglich ist, ermöglicht es eine umfassende Qualitätssicherung, bei der die Maschinenbildverarbeitungstechnologie an jedem Punkt der Produktionslinie eingebunden werden kann, um jeden Schritt zu überwachen. Der Hersteller kann einfach erkennen, ob ein Produkt fehlerhaft und wo der Defekt entstanden ist. So kann er die Gründe für ein mangelhaftes Produkt bestimmen und sowohl die Anlage als auch das Werk optimieren. Ein Werksleiter formulierte es einmal so, dass der Wechsel zu autonomen Maschinenbildverarbeitungssystemen nicht nur Kunden vor fehlerhaften Produkten schützt, sondern auch seine Anlage vor Ausschuss und fehlerhaften Herstellungsverfahren.

    Von den alten Ägyptern und der optischen Linse bis hin zur Entwicklung der Theorie der Bildverarbeitung basiert die Branche der Maschinenbildverarbeitung auf Meilensteinen technischer Entwicklungen sowie auf wegbereitenden Unternehmen und Personen. Das Inspekto S70 stellt mit der Einführung der autonomen Maschinenbildverarbeitung einen wichtigen Meilenstein bei der Maschinenbildverarbeitungstechnologie dar.

    Weitere Informationen finden Sie auf www.inspekto.com.


    Anmerkung des Herausgebers: Wenn Sie stets über Inspekto auf dem Laufenden gehalten werden wollen, besuchen Sie https://www.inspekto.com/.

    Presseanfragen:
    Jessica Phillips oder Leah Elston-Thompson – Stone Junction Ltd
    1 St Mary’s Place
    St Mary’s Grove, Stafford
    Staffordshire
    ST16 2AR, Großbritannien

    Telefon: +44 (0) 1785 225416
    E-Mail: inspekto@stonejunction.co.uk
    Internet: www.stonejunction.co.uk

    Über Inspekto:

    Das deutsche Startup Inspekto mit israelischer DNA wird von führenden Industrieunternehmen aus der DACH-Region unterstützt und wälzt mit seinen revolutionären Produkten in der neuen Kategorie der autonomen Maschinen den Sektor der Maschinenbildverarbeitung um.

    Autonome Maschinenbildverarbeitungssysteme von Inspekto sind darauf ausgelegt, den Markt der Maschinenbildverarbeitung auf einen neuen Kurs zu bringen, bei dem bestehende, von Systemintegratoren abhängige Lösungen durch einsatzbereite QS-Systeme ersetzt werden, über die der QS-Manager der Industrieanlage die Kontrolle hat. Im Herzen der Systeme steckt Plug & Inspect™, die erste integratorfreie Technologie für visuelle Qualitätssicherung, Phasenrevisionen und Sortierung, die Schluss mit den kostspieligen Integrationen und angepassten Entwicklungen macht, die bisher die herkömmliche Maschinenbildverarbeitungstechnologie charakterisiert haben.

    Ref.: TIN008/10/18

    Tags : Autonome Maschinenbildverarbeitung, inspekto
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    Carsten Baumann ist seit März 2016 als Co-Publisher und Ressortleiter bei Business.today Network tätig.

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