Quality Engineering 01.2024
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IM FOKUS » Künstliche Intelligenz<br />
Über Vision-Tools<br />
Vision-Tools bietet neben einer breiten Produktpalette und<br />
Bildanalyse-Software kundenspezifische Komplettlösungen<br />
und Systeme für nahezu alle Bereiche der industriellen Produktion.<br />
Die Einsatzbandbreite umfasst insbesondere die optische<br />
Qualitätskontrolle, Identifikation und Roboterführung.<br />
Der Hersteller sieht sich als Vorreiter bei der virtuellen Inbetriebnahme<br />
KI-basierter Prüf- und Inspektionsprozesse in der<br />
Industrie. Im Forschungsverbund mit dem KIT – Karlsruher<br />
Institut für Technologie, der HKA – Hochschule Karlsruhe und<br />
weiteren Industriepartnern wurden seit 2009 in verschiedenen<br />
Projekten die Grundlagen dazu erarbeitet.<br />
Farbe, Position oder andere Materialeigenschaften<br />
werden per Zufall erzeugt: synthetisch erzeugte<br />
Kamerabilder mit simulierten Bauteil-Varianten<br />
für das robuste KI-Training.<br />
Bild: Vision-Tools<br />
nach hinten. Ist die zu prüfende Stückzahl<br />
klein, sind Aufwand und Kosten pro Prüfteil<br />
vergleichsweise hoch.<br />
„Bis vor kurzem konnten wir eine Prüfzelle<br />
erst dann in Betrieb nehmen, wenn<br />
ausreichend Referenzbilder von echten<br />
Fahrzeugen vorlagen. Je nach Prüf- und<br />
Merkmalsumfang kommt dies mitunter<br />
einer Herkulesaufgabe mit erheblichem<br />
Zeitaufwand gleich“, erläutert Christian<br />
S., der für die Montage zuständige Steuerungstechnikplaner<br />
und Bildverarbeitungsspezialist<br />
im BMW-Werk Dingolfing.<br />
Prozesse effizienter und nachhaltiger gestalten,<br />
mittels digitalisierter Daten mehr<br />
Flexibilität für veränderte Aufgabenstellungen<br />
schaffen und damit Zeit und Geld<br />
sparen sind Zielsetzungen nicht nur in der<br />
Automobilbranche. Gemeinsam mit den<br />
Bildverarbeitungsexperten von Vision-<br />
Tools Bildanalyse Systeme forcierte BMW<br />
eine Lösung, die verlässliche Bilddaten<br />
bereits vor dem Serienstart zur Verfügung<br />
stellt. Vision-Tools pflegt seit mehr als 30<br />
Jahren eine enge Projektpartnerschaft mit<br />
BMW. „Wir schätzen insbesondere die<br />
hohe Kompetenz, das ausgeprägte Knowhow,<br />
die Ergebnisorientierung und das<br />
Engagement der Mitarbeiter von Vision-<br />
Tools bei der Umsetzung neuer Aufgaben“,<br />
betont Christian S.<br />
BMW hat 70 Prüfzellen von<br />
Vision-Tools im Einsatz<br />
Im BMW-Montagewerk Dingolfing sind<br />
inzwischen rund 70 Prüfzellen der Bildverarbeitungsexperten<br />
aus Waghäusel im<br />
Einsatz. Die in dieser Form einzigartige<br />
Prüfzelle des Unternehmens zur Stopfenkontrolle<br />
am Heckleuchtentopf arbeitet<br />
nur auf den ersten Blick wie eine gewöhnliche<br />
Prüfstation. Dahinter steckt<br />
ein Ansatz, der einem Paradigmenwechsel<br />
bei Prüf- und Inspektionsprozessen<br />
gleichkommt. Dazu wird im ersten Schritt<br />
auf Basis der vom Kunden zur Verfügung<br />
gestellten CAD-Daten zu Produkt und<br />
Produktionsumgebung ein Simulationsszenario<br />
aufgebaut. Da die Abmessungen<br />
der Prüfstation in aller Regel bekannt<br />
sind, werden bereits im virtuellen Raum<br />
Kameras und Beleuchtungen ergebnis -<br />
optimal platziert. Zudem wird, sofern<br />
verfügbar, die Simulationsumgebung mit<br />
einer Abbildung aus der Vorserie oder<br />
der Produktentwicklung abgeglichen und<br />
validiert.<br />
Prozessseitig stehen für die Simulation<br />
für jede Baugruppe eine Vielzahl von<br />
Randomisierungsparametern zur Verfügung:<br />
so zum Beispiel Positions- und<br />
Materialtoleranzen, Farb- und Beleuchtungsunterschiede,<br />
Fremdlichteinflüsse,<br />
Bildunschärfen, Bildverzeichnungen und<br />
viele mehr. In die Simulation fließen somit<br />
all jene Merkmale ein, die im realen<br />
In wenigen Schritten vom CAD-Modell zum virtuellen Trainingsbild: Synthetisch erzeugte Kamerabilder aus CAD-Daten für das KI-Training ermöglichen die<br />
Prüfung ab dem ersten Bauteil im realen Bildverarbeitungsprozess.<br />
Bild: Vision-Tools<br />
30 <strong>Quality</strong> <strong>Engineering</strong> » 01 | 2024