Künstliche Intelligenz, oder kurz KI: Kaum ein anderer Begriff hat die Welt so beeinflusst. Vielfältige Einsatzmöglichkeiten und die stetig fortschreitende Intelligenz machen Eindruck. Doch wie sieht es in der industriellen Bildverarbeitung aus, ist KI mehr als nur ein Buzzword? Was leistet sie bereits heute und wo geht die Reise hin? 

Bereits seit Mitte des 20. Jahrhunderts arbeiten Wissenschaftler an dem Ziel, intelligente Maschinen zu entwickeln, die wie Menschen denken, handeln und lernen können. Nicht zuletzt zeigt ein Blick in das Science-Fiction-Genre, dass die Vorstellung von derartigen Maschinen seit jeher Menschen fasziniert. Seit den Anfängen des vergangenen Jahrhunderts haben Technologien einen gewaltigen Fortschritt gemacht und damit viele Fantasien wahr werden lassen: Virtuelle Welten, realitätsnahe Grafiken, Simulationen und sogar lernende Maschinen sind heute Alltag und nicht aus der Industrie wegzudenken. Ein wesentlicher Bestandteil ist dabei die künstliche Intelligenz. Sie spielt eine entscheidende Rolle, bringt viel in Bewegung und kommt häufiger zum Einsatz als viele glauben. Selbst in eher traditionell ausgerichteten Industrie-, Maschinenbau- und Logistikunternehmen ist sie vertreten, zum Beispiel in Form von generativer KI oder innerhalb der verwendeten Software. Grund dafür ist die stetige Weiterentwicklung sowie stärkere Rechenleistung von Hardware und Software. Damit erweitert sich der Anwendungsbereich durch eine effizientere Verarbeitung von großen Datenmengen in kürzerer Zeit. Neue Produkte wie Sensoren werden hardware- und softwareseitig leistungsfähiger und übersichtliche Bedienoberflächen machen deren Nutzung einfacher denn je. 

Steigerung von Qualität und Effizient

KI übernimmt schon heute viele Aufgaben in der Industrie und Produktion. Insbesondere im Kontext der Automatisierung ist sie mehr als nur ein Begriff, übernimmt diese doch vielmals repetitive Aufgaben mit hoher menschlicher Arbeitsbelastung und schafft damit Entlastung. Neben der Analyse großer Datenmengen ist ein besonderer Einsatzbereich die zuverlässige Erkennung wiederkehrender Muster oder Anomalien. Dadurch können präzisere und schnellere Entscheidungen getroffen werden, mögliche Fehler vorzeitig ausgemerzt und so Qualität und Effizienz in der Produktion gesteigert werden. Ist das Automatisierungspotenzial innerhalb der Produktion definiert, kann der Einstieg beispielsweise durch nutzerfreundliche Deep-Learning-Tools und Applikationen erfolgen. Diese helfen dabei, sich nicht nur ohne Expertenkenntnisse schnell in die Thematik einzuarbeiten, sondern auch selbst Lösungsansätze für eigene Herausforderungen zu erarbeiten und diese flexibel neuen Anforderungen anzupassen. Menschen bleiben dabei ein entscheidender Faktor. Die Angst, dass die Arbeit von Menschen komplett ersetzt wird, bleibt weiterhin unbegründet. Sicherlich werden sich Arbeitsanforderungen, Stellen und Einsatzbereiche ändern. Dennoch sind das Know-how und die kollaborative Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschinen ein elementarer Bestandteil. 

Laien konfigurieren Sensoren

Die KI-gestützte maschinelle Bildverarbeitung hat zahlreiche Einsatzmöglichkeiten. Besonders am Beispiel der Qualitätssicherung lässt sich ihre Leistungsfähigkeit eindrucksvoll zeigen. Diese kommt in vielen verschiedenen Branchen zum Einsatz, darunter in der Automobil-, Pharma- oder Lebensmittelindustrie. Hier erfolgen mit der Hilfe von KI Vollständigkeitskontrollen und es werden fehlerhafte Produkte, Baugruppen oder Verpackungen frühzeitig erkannt und aussortiert. Dabei stehen Anwendende vor unterschiedlichen Herausforderungen: umfangreiche Programmierungen und Training im Vorfeld, schnelle Anpassungen bei Änderungen und somit Flexibilität oder auch hohe Komplexität in der Hochgeschwindigkeitsproduktion. Gefragt sind daher Anwendungen, die nicht nur diese Anforderungen erfüllen, sondern auch die Handhabung vereinfachen und die Optimierung der hauseigenen Prozesse vorantreiben. 

Ein möglicher Lösungsansatz ist der Einsatz KI-gestützter Sensorik wie die des Inspector83x von Sick. Mit nur wenigen Schritten können Bilder von geeigneten Mustern oder verschiedenen Klassen gesammelt und trainiert werden (auch bekannt als Edge Learning). Auf diese Weise kann ein einfaches Teaching erfolgen, was richtig und was falsch ist, und schließlich die Inspektion im Betriebsmodus ausgeführt werden. Auf dem Inspector83x ist die Nova-Software von Sick vorinstalliert, die für eine sofortige Einsatzbereitschaft des Geräts sorgt. Das ermöglicht auch Laien, den Sensor über eine intuitive browserbasierte Bedienoberfläche zu konfigurieren. Hierzu werden weder spezielle Kenntnisse im Bereich der industriellen Bildverarbeitung noch komplizierte Einrichtungsschritte für das Definieren von Inspektionen benötigt. Mit einem Standard-PC, der über USB-C oder den Netzwerk-Anschluss mit der Kamera verbunden wird, greifen Anwender auf die webbasierte Bedienoberfläche zu. Der Kamera werden Muster unter Produk­tionsbedingungen präsentiert. Anschließend erfolgt das Training auf dem Gerät und die Ausführung der Inspektion. Bereits fünf Muster sind dabei ausreichend. 

Damit sind keine umständlichen Konfigurationsprozesse zur Anpassung an Änderungen der Produktgestaltung oder Verpackung notwendig. So können beispielsweise neue Produktvarianten auch automatisch eingelernt und analysiert werden. Auf diese Weise entfällt eine aufwendige regelbasierte Parametrierung. Auf der Kamera ist das Training des Neuronalen Netzwerks sowie eine eigenständige Prüfung möglich. Werden Datenmanagement und weitere, aufwendigere Prozessschritte, wie das Labeling, Training und die Evaluierung des Neuronalen Netzes benötigt, können Anwender für die Toolerweiterung den Sick dStudio Cloud Service verwenden. Dieser ermöglicht die Zusammenarbeit im Team mit einer benutzerfreundlichen Bedienoberfläche. Nova bietet zudem die Möglichkeit individueller und applikationsspezifischer Erweiterungen, welche unter anderem auf die etablierten Halcon-Bibliotheken zurückgreifen.

Industrial Metaverse

Auch wenn KI in aller Munde ist, so ist der Begriff mehr als ein klassisches Buzzword, das in Mode ist. Denn das Potenzial ist riesig. Darunter fällt beispielsweise die Kombination weiterer Technologien wie dem Indus­trial Metaverse, das den virtuellen Raum zur Simulation und Planung für Vorgänge, den Bau von Maschinen oder ganzen Produk­tionsprozessen nutzt sowie Applikationsfelder wie Predictive Maintenance, Condition Monitoring oder auch der Einsatz mit Industrierobotern. Hinzukommen die unendlichen Möglichkeiten mit der Verarbeitung der erfassten Daten und ihrer Aufbereitung zu mehr Transparenz innerhalb des Produk­tionsprozesses. In der industriellen Bildverarbeitung sind die Möglichkeiten noch lange nicht ausgeschöpft, auch wenn bereits zahlreiche Anwendungen zur Verfügung stehen. Mit der fortschreitenden Verbesserung der Technologien und Software-Anwendungen werden weitere Möglichkeiten eröffnet und gleichzeitig intelligente Produkte, die fortschreitend lernen immer wahrscheinlicher. Auch wenn ein genauer Ausblick mehr dem Blick in eine Glaskugel gleicht, so stimmen doch Experten darin überein, dass der Mensch in der automatisierten Produktion und damit der Anwendung von KI-Applikationen weiterhin eine wichtige Rolle spielen wird. Sei es in der konkreten Ausarbeitung der konzeptionellen Planung mit dem entsprechenden Weitblick oder beim Einsatz an der Maschine selbst.

Fazit: Schon heute kann die KI in der Industrie neue Horizonte eröffnen und viele präzise Aufgaben übernehmen. Doch das Ende ist noch lange nicht erreicht.