Quality Engineering 01.2024

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IM FOKUS » Künstliche Intelligenz Bild: Quality Engineering Der Roundtable: (von oben links nach unten rechts) Markus Strehlitz, Sabine Koll (beide Quality Engineering), Thomas Lankmair (Bruker Alicona), Dr. Harald Bosse (PTB), Detlef Ferger (Werth) und Karl Jürgen Lenz (OGP). Roundtable zum Einsatz von KI in der Messtechnik Smarte Hilfe für Messtechniker Künstliche Intelligenz (KI) ist in der Bildverarbeitung längst angekommen. Doch in der Messtechnik steht der Einsatz noch ganz am Anfang, wie unser Roundtable zeigt. Vor allem Messunsicherheiten sowie Vertrauen und Zuverlässigkeit stellen noch große Herausforderungen dar. Dabei birgt KI viele Chancen – etwa als smarter Assistent für Messtechniker. » Sabine Koll und Markus Strehlitz 24 Quality Engineering » 01 | 2024
KI ist in vielen industriellen Anwendungen gerade ein Riesenthema. Wo stehen wir denn heute beim Thema KI in der Messtechnik? Dr. Harald Bosse: Wir beschäftigen uns in der PTB schon lange mit KI-Methoden, insbesondere im Bereich der medizinischen Bildgebung am Standort Berlin. Doch in der dimensionellen Messtechnik für das Fertigungsumfeld ist KI erst in den letzten Jahren ein Thema für uns geworden. Spannend wird es dann, wenn es darum geht, auf das Internationale Einheitensystem (SI) rückgeführte Werte der Messergebnisse zu erhalten. Wir sind heute noch nicht so weit, dass wir dies bei allen KI-basierten Lösungen schon machen können. Doch wir sind auf dem Weg. Karl Jürgen Lenz: Provokativ würde ich sagen, dass es KI in der Fertigungsmesstechnik heute noch gar nicht gibt. In der Bildverarbeitung werden Machine Learning und neuronale Netze bereits genutzt – aber mit dem Riesennachteil, dass man tausende Bilder braucht, um die KI einzulernen. Doch so viele Defektbilder, wie man benötigt, gibt es leider nicht. Das heißt, das Generieren der Defektbilder ist das Bottleneck. Uns ist zumindest noch keine KI-Anwendung bekannt, die dies kann. Insofern ist auch da das klassische Muster-Matching nach wie vor viel einfacher zu nutzen. Herr Dr. Bosse, inwiefern befasst sich die PTB mit dem Thema? Bosse: Wir befassen uns mit KI in der Messtechnik, da zum Beispiel zu eichenden Geräte schon Bestandteile von KI-Software enthalten könnten. Nehmen Sie als Beispiel Geschwindigkeitsmessgeräte im Verkehrsbereich. Da könnte es durchaus sein, dass ein Hersteller KI-basierte Elemente verwendet, um die Performance der Geräte zu verbessern. Auf der anderen Seite ist es so, dass wir auf Seiten der PTB den Zustand eines Messgeräts immer nur zu einem bestimmten Zeitpunkt untersuchen und bewerten. Das heißt, wir können in dem Moment wirklich nur „eingefrorene“ Versionen von Messgerätesoftware prüfen. Bei selbstlernenden Systemen aber stehen wir vor der Herausforderung, dass diese morgen ja schon schlauer sind als heute. Der Hersteller muss somit letztlich das System, wenn er die Software KI-seitig weiterentwickelt, einer erneuten Prüfung durch uns unterziehen lassen. Herr Lankmair und Herr Ferger, Sie haben bei Bruker Alicona und Werth ja bereits künstliche Intelligenz für die Messtechnik im Einsatz. Teilen Sie die Einschätzung von Herrn Lenz, dass wir noch ganz am Anfang stehen? Thomas Lankmair: Ich stimme Herrn Lenz zu, dass wir erst ganz am Anfang stehen, wenn wir über KI in der dimensionalen Messtechnik sprechen. Nicht einmal die Potenziale liegen auf dem Tisch. Allerdings setzen wir KI bereits in Nischen ein – zum Beispiel nutzen wir Deep Learning für die Klassifikation von Oberflächen, meist dort, wo die Standardparameter der klassischen Rauheitsmessung nicht mehr ausreichen. Wir setzen KI natürlich auch zur Segmentation der Oberfläche ein, wenn es also darum geht, Bereiche zu segmentieren, beschneiden oder filtern. Ein weiterer Bereich ist die Optimierung unserer eigenen Algorithmen für Technologien wie zum Beispiel Advanced Focus Relation, um diese Fokuspunkte besser bestimmen zu können, um Rauschen herauszubekommen, um Optimierungen durchzuführen. Standard in unserer Software ist für gewisse Anwendungsfälle auch das smarte Erstellen von Messplänen für Koordinatenmessgeräte anhand von PMI-Daten. PMI steht für Product and Manufacturing Information. Detlef Ferger: Auch wir setzen KI derzeit bereits ein, und zwar in der CT – und sehen hier ein sehr großes Potenzial für die Zukunft. Dies gilt gerade für die Bildanalyse und -auswertung von CT-Daten, speziell bei der Erkennung und Behebung von Artefakten. Dies sind ja Störungen, die durch unerwartete Absorptionen oder Streuungen der Röntgenstrahlung im Werkstück auftreten. Hier gibt es mittlerweile Ansätze, um KI zu trainieren und damit möglichst artefaktfreie Messergebnisse zu bekommen. Das setzen wir bereits ein und da ist noch lange nicht das Ende der Fahnenstange erreicht. Die Roundtable-Teilnehmer • Dr. Harald Bosse, Leiter der Abteilung 5 Fertigungsmesstechnik, PTB • Detlef Ferger, Vertriebsleiter/Prokurist, Werth Messtechnik • Thomas Lankmair, Director Applications Competence Center, Bruker Alicona • Karl Jürgen Lenz, Geschäftsführer, OGP Messtechnik Quality Engineering » 01 | 2024 25
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