Wenn Maschinen sehen lernen: Diese Chancen bietet Computer Vision in der Fertigung

Mit Computer Vision lernen Maschinen, ihre Umgebung wahrzunehmen – ganz so, wie Menschen das mit ihren Augen tun. Die Augen der Maschinen sind Kameras, deren Bildmaterial mit KI in Echtzeit am Edge ausgewertet wird. Für die Fertigung ist das geradezu eine Revolution, denn plötzlich lassen sich unzählige weitere Abläufe automatisieren und optimieren. [...]

Eigentlich ist Computer Vision nicht neu. Bereits seit einigen Jahrzehnten wird daran geforscht, Bilder mit Algorithmen auszuwerten, doch mit den früheren Methoden war das äußerst mühsam. Erst die schnellen Fortschritte in der KI-Entwicklung, insbesondere beim Deep Learning, ermöglichen es, dass Maschinen wirklich schnell und zuverlässig unter anderem Objekte identifizieren und Bewegungen erkennen können. 

Damit Maschinen in der Lage sind, in Echtzeit auf Ereignisse zu reagieren, müssen die trainierten KI-Modelle allerdings auf Systemen am Edge laufen – eine Übertragung von Bild- und Videodaten in die Cloud oder ein Rechenzentrum würde schlicht zu lange dauern. Erst die Kombination aus KI und Edge Computing vermag es, das volle Potenzial von Computer Vision in der Fertigung zu erschließen. Und das ist riesig, wie die folgenden Beispiele zeigen: 

1. Qualitätskontrolle: Computer Vision kann die Qualitätskontrolle in der Fertigung erheblich verbessern, weil sich selbst kleinste Fehler erkennen lassen, die Menschen möglicherweise übersehen. Dazu zählen beispielsweise winzige Risse in Materialien oder minimal verfärbte Oberflächen, die auf einen Mangel hindeuten können. Ebenso ist die automatisierte Kontrolle von Beschriftungen, Etiketten und Verpackungen möglich.
2. Fertigungsoptimierung: Nehmen Roboter dank Computer Vision ihre Umgebung wahr, können sie präziser zugreifen. Sie sind nicht mehr darauf angewiesen, dass ein Bauteil optimal ausgerichtet an ihnen vorbeifährt – der Zulauf lässt sich deutlich einfacher gestalten. Zudem bringt ein umgekipptes Teil die Fertigung nicht gleich aus dem Tritt, denn der Roboter kann es schnell wieder aufrichten.
3. Digitalisierung analoger Anzeigen: Viele ältere Maschinen besitzen keine Schnittstellen, um Mess- oder Statuswerte auszulesen, sodass sie sich nur schlecht in digitalisierte Fertigungsabläufe einbinden lassen. Mit Computer Vision ist das kein Problem mehr: einfach eine Kamera vor Signallämpchen, Zeigermessgeräten oder monochromen Displays platzieren, und die KI wandelt die Werte in digitale Daten um.
4. Predictive Maintenance: Das Ablesen von analogen Anzeigen mit Kameras und KI hilft auch bei der vorausschauenden Wartung, weil sich leichter nachvollziehen lässt, wenn Grenzwerte überschritten werden und Defekte drohen. Doch Computer Vision kann in diesem Bereich noch viel mehr – zum Beispiel auf unerwünschte Schwingungen hinweisen, auf Teile, die zu viel Spiel haben, oder plötzliche Temperaturveränderungen – Kameras mit Infrarotsensor vorausgesetzt.
5. Arbeitssicherheit: Computer Vision kann darüber wachen, dass Mitarbeiter die vorgeschriebene Schutzausrüstung wie Helme und Brillen tragen, und warnen, wenn das vergessen wird. Ebenso ist die Technologie in der Lage zu erkennen, wenn Mitarbeiter versehentlich den Arbeitsbereich eines Roboters betreten, und diesen sofort zu stoppen, sodass niemand verletzt wird.
6. Gesundheitsschutz: Mit Computer Vision lassen sich von Menschen durchgeführte Arbeitsschritte analysieren, um anhand der Körperhaltung besondere Belastungen und unergonomische Tätigkeiten wie Hebe- und Überkopf-Arbeiten zu identifizieren. Auch Laufwege sind klar ersichtlich und können optimiert werden.
7. Unfallerkennung: Durch den Einsatz von Computer Vision können Unternehmen selbst leichte Rauchentwicklung zuverlässig erkennen und somit frühzeitig vor Bränden warnen. Darüber hinaus hilft die Technologie, Lecks an Leitungen und Behältern aufzuspüren, aus denen möglicherweise gefährliche Flüssigkeiten oder Gase austreten.​
8. Echtzeit-Tracking: Im Grunde ist ein Tracking von Bauteilen, Produkten, Containern, Paletten und Werkzeugen zwar auch mit Barcode-Scannern möglich, doch Computer Vision kann die Objekte jederzeit und überall im Raum erfassen – sie müssen nicht direkt an einem Scanner vorbeifahren.
9. Logistik-Optimierung: Mit Computer Vision können Objekte identifiziert und mehrere Barcodes auf einmal eingelesen werden, was die Kontrolle von Wareneingängen und Warenausgängen deutlich beschleunigt.
10. Werksschutz: Aufnahmen von Überwachungskameras lassen sich mit Hilfe von Computer Vision automatisiert auswerten, etwa um Unbefugte auf dem Betriebsgelände zu entdecken oder die Manipulation von Anlagen zu verhindern. Die Mitarbeiter des Werksschutzes müssen nicht stundenlang auf Monitore starren und werden bei verdächtigen Aktivitäten sofort informiert.

„Computer Vision ist eine unglaublich vielseitige Technologie, die Fertigungsunternehmen enorme Chancen bietet, ihre Digitalisierung weiter voranzutreiben und Abläufe zu verbessern“, erklärt Chris Kramar, Director und General Manager OEM Solutions DACH bei Dell Technologies. „Die Voraussetzung dafür sind jedoch leistungsfähige Edge-Infrastrukturen, um die umfangreichen Bild- und Videodaten schnell zu übertragen und auszuwerten. Nur so sind Echtzeit-Reaktionen auf Geschehnisse im Fertigungsbereich möglich. Das Training der KI-Modelle kann und sollte hingegen im Rechenzentrum erfolgen, wo die benötigten Speicher- und Rechenressourcen viel effizienter bereitgestellt werden können.“