Fraunhofer-Institut für Produktionsanlagen und KonstruktionstechnikOptische KI Erprobung – Ihre Produkte für eine kostenlose Potenzialanalyse
KI-Technologie mit minimalem Integrationsaufwand
Informationen zur Technologie
Wichtig: Das Projektvorhaben „VIADUCT“ ist ein öffentliches Projekt, das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert wird. Zur Umsetzung der Potenzialanalyse erstellen wir Bildmaterial Ihrer Produkte, die nach Projektabschluss in einen öffentlich zugänglichen Datensatz übergehen. Wünschen Sie keine Veröffentlichung der Bilder Ihrer Produkte, so ist eine Kooperation außerhalb des Projekts natürlich möglich. Auf Wunsch senden wir Ihnen Ihre eingereichten Produkte selbstverständlich zurück.
Erkennung defekter Schrauben
Erkennung defekter Transistoren
Erkennung defekter Verkapselungen
Was wir benötigen
- Objekte, die in Länge, Breite und Höhe gut ausgeprägt sind
- Mindestens 10 defektfreie Objekte pro Produkt
- Mindestens 10 Objekte mit produktionsbedingten Defekten pro Produkt
- Längste Ausprägung sollte mindesten 5 mm und maximal 500 mm groß sein
- Oberflächen dürfen nicht spiegelnd sein
Zur Sicherstellung von funktionalen und ästhetischen Eigenschaften eines Produkts entwickelt das Fraunhofer IPK neuartige Ansätze für datenreduzierte KI-Anwendungen. So ist es möglich, die Vorteile KI-basierter Bildverarbeitung in den Inspektionsprozess einzubinden, ohne den dabei entstehenden großen Aufwand der Trainingsdatenerhebung in Kauf nehmen zu müssen. Möglich ist dies durch die Umformulierung der Inspektionsaufgabe:
Zweck und Vorteile des "VIADUCT"-Forschungsprojekts
Anstatt explizit angelernte Defekte in Bildern zu erkennen, wird jede Abweichung (Anomalie) von einem definierten Qualitätsstandard erkannt. Dazu wird die KI lediglich mit defektfreien Produkten trainiert, die naturgemäß in deutlicher größerer Stückzahl vorliegen als defekte Produkte.
Dies hat noch zwei weitere Vorteile:
- Es müssen nicht alle produktionsbedingten Defekte im Vorhinein bekannt sein.
- Der hohe Personalaufwand zur Datenerhebung und zur manuellen Kennzeichnung jeder einzelnen Defektstelle entfällt. Die Technologie der bildbasierten Anomaliedetektion bietet demnach ein großes Potenzial, die Anwendung der automatisierten optischen Inspektion zu revolutionieren.