Fraunhofer-Gesellschaft | KI-Fortschrittszentrum »Lernende Systeme und Kognitive Robotik«
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Oberflächeninspektion von umformtechnisch hergestellten Bauteilen

Quick Check

Ausgangssituation

Erdrich Umformtechnik ist ein Automobilzulieferer mit Hauptsitz in Ulm (Renchen) und mehreren Tochtergesellschaften in Deutschland, der Tschechischen Republik, China und den USA. Das Unternehmen stellt verschiedene Metallkomponenten für die Automobilindustrie her, wie z.B. Gehäuse für elektronische Baugruppen, Fahrwerkslenker, Bremskolben und Scheibenträger. In diesem Umfeld ist die Entwicklung eines optischen Qualitätskontrollsystems für polierte Oberflächen sehr anspruchsvoll, weil die zu analysierenden Teile wie auch die möglichen Fehler sehr variabel sind. Unterschiedliche Lichtverhältnisse der Umgebung sowie Variationen der Fehler hinsichtlich Form, Tiefe und Farbton tragen hierzu bei. Folglich besteht ein hohes Risiko, dass einerseits gute Teile als Ausschuss deklariert werden und andererseits fehlerhafte Teile als OK deklariert werden.

 

Lösungsidee

Das Projekt zielte darauf ab, eine erste Untersuchung zur Entwicklung eines automatischen optischen Inspektionssystems auf der Grundlage Künstlicher Intelligenz für die automatische Inspektion glänzender Teile durchzuführen. Dafür wurde die optimale Konfiguration des optischen Systems (Kamera, Objektiv, Beleuchtung) untersucht. Die aufgenommenen Bilder wurden dann verwendet, um ein KI-basiertes System zu trainieren, das zuverlässig defekte Teile erkennen und gleichzeitig falsche Vorhersagen minimieren kann.

© Fraunhofer IPA
Links: Training und Test des KI-Modells. Rechts: Ergebnisse des Modells.

Nutzen

Der Einsatz eines automatisierten Inspektionssystems zur Überprüfung der Produktqualität ermöglicht es, den Produktionsprozess effizienter zu machen. Eine höhere Effizienz wird vor allem durch geringere Produktionskosten erreicht. Die robuste Vorhersage der Qualität reduziert den Ausschuss und ermöglicht erhebliche Einsparungen bei den Material- und Energiekosten. Darüber hinaus würde die automatisierte Inspektion eine direktere Rückmeldung über den Produktionszyklus ermöglichen, sodass Anomalien früher erkannt werden könnten.

 

Umsetzung der KI-Applikation

Der erste Schritt bestand darin, eine optische Konfiguration zu finden, die robust Bilder der Teile erfassen kann. Verschiedene Kamerakonfigurationen, Objektive und Beleuchtungsarten wurden im Labor mit dem Ziel getestet, die beste Bildqualität zu erreichen. Die aufgenommenen Bilder mussten einerseits eine vollständige Sichtbarkeit der Defekte und gleichzeitig eine geringe Reflexion trotz der stark reflektierenden Teile gewährleisten. Auf der Grundlage von etwa 25 Teilen, die das Unternehmen geliefert hat, wurden Bilder für das Training des KI-Modells aufgenommen. Die genutzte Architektur ermöglichte in der Trainingsphase die ausschließliche Verwendung von Bildern ohne Defekte. Bilder mit Defekten wurden in der Testphase für die Bewertung der Fehlererkennung verwendet.

Partnerunternehmen

»Die Möglichkeiten der maschinellen optischen Oberflächenprüfung auf Kratzer, Riefen und andere Beschädigungen ist eine immer wiederkehrende Frage in der Stanz- und Umformtechnik, die immer mehr an Bedeutung für Lieferanten und Kunden gewinnt. Durch den gut betreuten Quick Check und den stetigen Austausch mit dem Fraunhofer-Institut hat man uns als Fa. Erdrich einen ersten interessanten Einblick in den aktuellen Stand der Technik der KI-basierten Fehlererkennung gegeben.«

- Erdrich Umformtechnik