Während Produkte, die nahezu identisch sind und auf Toleranz oder Konformität gemessen werden müssen, mit herkömmlichen Algorithmen zuverlässig geprüft werden können, eignen sich individuellere Produkte entweder für einen erfahrenen visuellen Prüfer oder automatische Prüfsysteme auf Basis von Deep Learning. Die Inspektion von Medizinprodukten beispielsweise profitiert erheblich vom Einsatz der Inspektion mittels Künstlicher Intelligenz (KI). Bei medizinischen Ballons lassen sich so zum Beispiel Defekte wie Risse, Verschmutzungen und Gelrückstände erfassen. 

LMIs Factorysmart-KI-Lösungen bieten schlüsselfertige Lösungen, mit der Anwender die Vorteile von KI in der Produktion nutzen können. Das Unternehmen übernimmt die Datenerfassung, die Schulung und Entwicklung von Pipelines, die Gestaltung der Benutzeroberfläche sowie die Kommunikation in der Produktion. Nach der Bereitstellung wird das System weiter gepflegt und optimiert, damit sich die Investition in vollem Umfang auszahlt.
 

Lösung: die ersten Schritte

Beratung und Bewertung: In einem ersten Beratungsgespräch ermitteln LMIs KI-Experten den Umfang der Prüfaufgabe. Dazu gehören Datenerfassung, Kennzeichnung, anfängliches Modelltraining und eine Machbarkeitsstudie, um zu analysieren, ob eine KI-gestützte Inspektion tatsächlich einen Nutzen für die Produktionslinie bringt.

Sammlung von Rohdaten: Um das KI-basierte Klassifizierungs- oder Anomaliemodell zu erstellen, benötigt LMI einen Datensatz von Inspektionsbildern oder Höhenkarten. Diese werden verwendet, um ein Modell speziell für die jeweilige Anwendung zu trainieren. 

Für diesen Zweck können auch Daten aus einem bestehenden Bildverarbeitungssystem verwendet werden, sofern eines vorhanden ist. Oder, wenn es sich um eine neue Anwendung handelt, übernehmen LMIs KI-Spezialisten das Sammeln von Bilddaten vor Ort. Die Dauer der Datenerfassung hängt von der jeweiligen Anwendung ab. Im Idealfall lassen sich Daten für alle Anwendungsfälle der Inspektion sammeln, um so ein möglichst robustes Inspektionsmodell zu erstellen. Alle erfassten Daten sind garantiert zu 100 Prozent vertraulich und sicher. LMI ist ausschließlich dazu berechtigt, die Daten für das Erstellen eins trainierten KI-Modells für die spezielle Inspektionsanwendung zu verwenden.

Kennzeichnung von Daten und Vorverarbeitung: Bei der Kennzeichnung wird jedes Bild oder jede Höhenkarte im Datensatz mit einer bestimmten Klassifizierung versehen. Dies kann zum Beispiel die Segmentierung der Bildfläche beinhalten, wenn das System die Fehlerkoordinaten identifizieren soll. In anderen Szenarien, zum Beispiel wenn das zu prüfende Produkt signiert ist, kann die Kennzeichnung in den Dateinamen des Bildes oder der Höhenkarte eingebettet werden.

LMIs KI-Spezialisten befassen sich mit all diesen Szenarien, überprüfen die Rohbilder, um Klassifizierungen zuzuweisen, Defekte/Objekte von Interesse zu markieren sowie Elemente zu identifizieren, die für die Hintergrundentfernung und andere wichtige Bildoperationen erforderlich sind.

Entwurf, Training, Validierung: Nach der Kennzeichnung des Datensatzes beginnt das Training verschiedener Modelle, um das beste oder die besten Modelle für die Anwendung zu ermitteln. In einigen Fällen ist vielleicht eine Vorverarbeitung nötig, um die Bildgröße, die Bittiefe oder die Zahl der benötigten Prozesse zu reduzieren. Dies verbessert die Trainingsergebnisse. Anspruchsvollere Anwendungen erfordern eine Kombination von Deep-Learning-Modellen, die mit einem herkömmlichen Algorithmus verbunden werden, um eine Prüfung oder eine andere Messung durchzuführen.
LMI entwirft und konfiguriert die am besten geeignete KI-Modell-Pipeline für Ihre Anwendung. Die Leistung der KI-Modellpipeline wird dann validiert und gemessen, um eine Grundlage für zukünftige Verbesserungen zu schaffen.

Erstellung eines Machbarkeits­berichts: LMI erstellt dann einen kurzen Test mit Beispielproduktionsdaten und fertigt einen Bericht an, der die Leistung und Eignung von Factorysmart KI für diese Anwendung zusammenfasst. Außerdem führt das Unternehmen eine Live-Demonstration der Lösung vor und erläutert die nächsten Schritte für die Umsetzung des Projekts in einen produktiven Inline-Einsatz. Somit erhält der Anwender das nötige Wissen und die Erfahrung, um zu entscheiden, ob er Factorysmart KI in der Produktion tatsächlich einsetzen will.

Entwicklung und Implementierung des KI-Inspektionssystems

In dieser Phase arbeitet LMI mit dem Anwender daran, die KI-Pipeline in ein einsatzfähiges und wiederholgenaues Prüfsystem zu verwandeln.

Auswahl von Bildverarbeitungs-Hard­ware: Die Einführung eines optischen Inspektionssystems in einen bestehenden Produktionsablauf erfordert die strikte Einhaltung technischer und zeitlicher Vorgaben, die speziell für diesen Produktionsprozess gelten. Zu diesen Vorgaben gehört, wie die Prüfobjekte dem Sensor präsentiert werden, wie oft die Messobjekte erscheinen und wie schnell eine Kontrollentscheidung getroffen werden muss. 

LMI unterstützt dabei mit der Wahl passender Bildverarbeitungssysteme und -hardware sowie der Durchführung eines Leistungsvergleichs der KI-Pipeline. So wird eine erfolgreiche Implementierung in der Produktion unterstützt.

Optimierung der KI-Pipeline: Die Verlagerung der Inspektion vom Labor in die Produktionshalle kann zu Änderungen der Umgebung, der Kameraposition oder der Lichtausrichtung, -wellenlänge oder -intensität führen. Um das Inspektionssystem zu optimieren, werden zusätzliche Trainingsdaten gesammelt und die KI-Pipeline entsprechend aktualisiert. 

LMI führt diese Aktualisierungen an der KI-Pipeline per Fernzugriff durch und stellt sicher, dass das System für die Anwendung optimiert ist. Das Modell wird in der Google-Cloud trainiert und nahtlos in das Produk­tionssystem hochgeladen.

Entwicklung der Mensch-Maschinen-Schnittstelle (HMI): Dabei dient die Mensch-Maschine-Schnittstelle (HMI, Human Machine Interface) als zentrale Schnittstelle zum Inspektionssystem. Sie enthält Diagramme, Grafiken, Trendberichte, um so jederzeit über die aktuellen Inspektionsergebnissen und die wichtigsten Parameter informiert zu sein. Die HMI zeigt auch den Zustand der verschiedenen Komponenten des Prüfsystems an, einschließlich Durchsatz, Temperatur und Betriebszeit.

LMI entwirft und entwickelt eine benutzerdefinierte, browserbasierte Mensch-Maschine-Schnittstelle, die genau den jeweiligen Anforderungen entspricht. Wie die KI-Modellpipeline selbst wird auch die HMI auf einem speziellen LMI-Inspektionsgerät implementiert. Da die HMI browserbasiert ist, kann die Inspektion von jedem Gerät im Inspektionsnetzwerk aus überwacht werden.

Verbindung zur Produktion: Nachdem das System aktualisiert wurde, um den Anforderungen der Produktionsumgebung gerecht zu werden und die Mensch-Maschinen-Schnittstelle zur Überwachung des Prüfstatus installiert wurde, besteht der nächste Schritt darin, das Factorysmart-KI-System mit dem Rest der Produktion zu verbinden. Dies kann die Konfiguration der Ethernet-Kommunikation mit einer SPS, die Auslösung oder Bereitstellung eines Aufnahmepunktes für einen Roboter oder die Übermittlung der Inspektionsentscheidung an ein anderes Steuerungssystem umfassen, welches dann einen Betätigungsschalter aktiviert, um das Teil entsprechend zu bewegen.

Nach der Inbetriebnahme: langfristiger Remote Support

Verbindung zum Inspektionssystem: Ein zuverlässiges und modernes Inspektionssystem reagiert in Echtzeit auf Produktionsänderungen. Dafür müssen potenziell KI-Pipelines aktualisiert werden, damit neue Fehler und Klassifizierungen identifiziert werden können. Zusätzlich sollte das System Änderungen in der Umgebung berücksichtigen, zum Beispiel bei einer Duplizierung des Prüfsystems. 
Um dies zu erreichen, arbeitet LMIs Fernsupport-Service mit der Unternehmens-IT zusammen, um eine Verbindung zu den Inspektionsgeräten herzustellen. LMI überwacht den Zustand des Inspektionssystems und gewährleistet somit ein zuverlässige Inspektion.

Dashboards für das Inspektions­system: Der Status und die Leistung eines Inspektionssystems werden in der Regel von mehreren Mitarbeitern überwacht. Mit dem Fernzugriff haben Mitarbeiter Einblick in aktuelle und vergangene Prüfergebnisse und können so sicherstellen, dass das System zuverlässig läuft und präzise Ergebnisse liefert. 
Der auf die konkrete Inspektionsaufgabe zugeschnittene LMI-Fern-Dashboard-Service liefert Daten in Echtzeit. Diese Web-basierte Schnittstelle ist über die Cloud von jedem Gerät aus zugänglich, auch vom Smartphone. 

Skalierung der Inspektionslösung und Modelloptimierung: Ein zuverlässiges Produktionssystem muss sich leicht auf weitere Produktionslinien oder -anlagen übertragen lassen. Das System sollte sich an Änderungen in der Produktionsumgebung oder der mechanischen Anlage anpassen. Dabei kann die Übertragung des Inspektionssystems auf andere Produktionsanlagen eine Aktualisierung der KI-Pipeline erfordern. 

LMIs Fernsupport-Service implementiert diese Änderungen mit geringen Auswirkungen auf die Produktion. Per Fernzugriff erhalten LMIs Ingenieure neue Inspektionsbilder oder Höhendaten, implementieren die erforderlichen KI-Pipeline-Änderungen und aktualisieren so das Inspektionssystem.

Autoren
Chris Aden, Senior Director – AI Solutions
Paul Kozik, Commercial Product Manager