Defekt- oder Fehlererkennung umfasst Methoden zur Identifizierung von Produktions- oder Materialfehlern bei einem Produkt, z.B. einer Schraube. Sie dient der Qualitätssicherung und der möglichst frühen Erkennung von Ausschuss. Unter verschiedenen Methoden der Überprüfung, darunter das Messen von Größe, Gewicht oder Dichtheit, ist das Feststellen von Fehlern mit bloßem Auge für viele Produkte eine einfache und trotzdem effiziente Option.
Herausforderung
In der metallverarbeitenden Industrie ist die manuelle Inspektion von Metallteilen auf Fehler (Kratzer, Dellen, Verformungen usw.) zeitaufwendig, fehleranfällig und kostspielig. Sie kann auch zu Verzögerungen in der Produktion und dem Verkauf defekter Produkte führen.
Herangehensweise
Eine Computer-Vision-Anwendung automatisiert die Fehlererkennung in der Produktionslinie, indem sie Bilder von jedem Metallteil aufnimmt und in Echtzeit analysiert. Im Vergleich mit bisherigen Aufnahmen, welche die gewünschten Qualitätsstandards definieren, werden alle Abweichungen identifiziert, die einen Defekt darstellen. Bei Erkennung eines Defekts löst das System automatisch die Entfernung des defekten Teils aus der Produktionslinie aus und verhindert so, dass es in die nächste Phase gelangt.
Überschreitet die Fehlerquote einen vordefinierten Schwellenwert, kann das System die Mitarbeiter alarmieren, um potenzielle Probleme im Prozess zu erkennen und zu beheben. Zum Training erhält die KI-Anwendung einen Datensatz von Bildern, der verschiedene Arten von Defekten zeigt.
Ergebnisse
Die automatisierte Inspektion führt zu einer deutlichen Effizienzsteigerung im Qualitätskontrollprozess und entlastet die Mitarbeiter von monotonen Aufgaben. Die stabilere und höhere Erkennungsrate vermeidet außerdem menschliche Fehler und gewährleistet eine konsistent bessere Kontrolle.
Weniger defekte Produkte, weniger Nacharbeit und optimierte Produktionsprozesse führen insgesamt zu substanziellen Kosteneinsparungen. Des Weiteren können die gesammelten Daten über Art und Häufigkeit von Defekten analysiert werden, um Bereiche für Prozessverbesserungen zu identifizieren und proaktiv Wartungen durchzuführen.
