Computer VisionFertigung

Computer-Vision-Qualitaetspruefung an der Produktionslinie

Ein Echtzeit-Inspektionssystem mit Deep Learning zur Erkennung von Produktfehlern mit 99,7% Genauigkeit - ersetzt manuelle Qualitaetskontrollen und reduziert Ausschuss in der Fertigung drastisch.

Projektuebersicht

Ein Praezisionsfertigungsunternehmen, das Automobilkomponenten herstellt, verließ sich bei der Qualitaetskontrolle auf manuelle visuelle Inspektion. Menschliche Inspektoren untersuchten jedes Bauteil auf Oberflaechenfehler, Maßunregelmaessigkeiten und Montagefehler. Wir haben ein Computer-Vision-Qualitaetsinspektionssystem entwickelt und bereitgestellt, das hochaufloesende Industriekameras und maßgeschneiderte Deep-Learning-Modelle verwendet, um jedes Bauteil in Echtzeit zu inspizieren.

Die Herausforderung

Manuelle Qualitaetsinspektion war das schwaechste Glied in einer ansonsten hoch automatisierten Produktionslinie. Menschliche Inspektoren konnten keine konsistente Genauigkeit ueber Schichten hinweg aufrechterhalten.

Menschliche Inspektoren erkannten nur 85% der Fehler und uebersahen kritische Qualitaetsprobleme

Inspektionsgeschwindigkeit begrenzte den Produktionsdurchsatz auf 60% der Maschinenkapazitaet

Inspektionsmuedigkeit fuehrte zu einem Genauigkeitsabfall von 20% waehrend Spaetschichten

Fehlerhafte Komponenten bei Kunden fuehrten zu kostspieligen Rueckrufen und Garantieanspruechen

Unsere Loesung

Wir haben eine Multi-Kamera-Inspektionsstation entworfen, die direkt in die Produktionslinie integriert ist. Benutzerdefinierte Convolutional Neural Networks wurden auf Tausenden annotierter Bilder trainiert, die 15 verschiedene Fehlerkategorien abdecken.

Multi-Winkel-Kamerasystem erfasst 360-Grad-Ansichten jedes Bauteils

Benutzerdefinierte CNN-Modelle, trainiert auf 50.000+ annotierten Bildern mit 15 Fehlertypen

Echtzeit-Inferenz bei Produktionsliniengeschwindigkeit - unter 100ms pro Bauteil

Automatisches Sortiersystem, das fehlerhafte Bauteile aussortiert, ohne die Linie zu stoppen

Produktionslinien-Integration

Das System wurde fuer eine nahtlose Integration in die bestehende Produktionslinie ohne Aenderungen am Fertigungsprozess konzipiert. Es kommuniziert direkt mit den SPS-Steuerungen und dem MES des Unternehmens.

Direkte SPS-Integration fuer Echtzeit-fehlrausgeloeste Sortierung

MES-Integration fuer vollstaendige Rueckverfolgbarkeit von Inspektion bis Versand

Edge-Computing-Bereitstellung fuer Inferenz mit niedriger Latenz ohne Cloud-Abhaengigkeit

Kontinuierliche Modell-Nachtrainierungspipeline bei Entdeckung neuer Fehlertypen

Wichtigste Ergebnisse

99.7%

Genauigkeit der Fehlererkennung

80%

Reduktion fehlerhafter Produkte bei Kunden

< 100ms

Inspektionszeit pro Bauteil

45%

Reduktion des Produktionsausschusses

Verwendete Technologien

Convolutional Neural NetworksObject Detection (YOLO)Industrial CamerasEdge ComputingTransfer LearningReal-time InferencePLC Integration

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