Nach Aufgabe und nach Branche
Anwendungen der industriellen Bildverarbeitung
Eine kamerabasierte Technologie, ein breites Spektrum an Aufgaben auf der Linie.
Hier sind die Prüfaufgaben, die die industrielle Bildverarbeitung auf realen Produktionslinien bewältigt, und die Branchen, die auf sie angewiesen sind.
Wofür die industrielle Bildverarbeitung eingesetzt wird
Jede Anwendung hat dieselbe Form: Eine Kamera erfasst ein Bild, die Software analysiert es und das System trifft eine Entscheidung schnell genug, um auf der Linie zu handeln. Was sich ändert, sind das Teil, der Fehler und die Beleuchtung. Dieselbe Technologie, erklärt in unserem Leitfaden zu Systemen der industriellen Bildverarbeitung, deckt alle folgenden Aufgaben ab.
Nach Aufgabe
Anwendungen nach Prüfaufgabe
Die meisten Anwendungen der industriellen Bildverarbeitung lassen sich auf eine Handvoll Aufgaben zurückführen, die sich über verschiedene Branchen hinweg wiederholen. Die Aufgabe zu benennen ist der erste Schritt, denn sie entscheidet über die Kamera, die Beleuchtung und darüber, ob feste Regeln oder KI besser passen. Diese zwölf decken die große Mehrheit der Einsätze in der Produktion ab.
Nach Branche
Anwendungen nach Branche
Jede Branche bringt ihre eigenen Teile, Fehler, Toleranzen und Normen mit, vom kosmetischen Finish bei Automobilverkleidungen über die Füllgenauigkeit bei Lebensmitteln und Getränken bis hin zu Chargen- und Datumscodes in der Pharmaindustrie. Die zugrunde liegende Bildverarbeitungstechnologie bleibt dieselbe. Was sich ändert, sind die Trainingsdaten und die Akzeptanzkriterien. Dies sind die Branchen, in denen Overview heute im Produktiveinsatz läuft.
Nachweis
Sehen Sie, wie es echte Fehler erkennt
Dieselbe Plattform prüft echte Teile über verschiedene Branchen hinweg. Grün ist ein Bestanden, Rot ist ein gemeldeter Fehler.
Zwei Anwendungen, von Anfang bis Ende
Die obigen Aufgaben sind die Bausteine. In der Praxis werden sie zu einer einzigen Prüfung an einer einzigen Station kombiniert. So sehen zwei der häufigsten auf einer realen Linie aus, von dem, was die Kamera sieht, bis zur Entscheidung, die das System trifft, bevor das Teil weiterläuft.
Automobil
Endmontageprüfung
Eine Kamera am Ende der Linie bestätigt, dass jeder Clip, jedes Befestigungselement und jeder Stecker vorhanden ist und korrekt sitzt. Das System meldet ein Fehlen, bevor die Einheit ausgeliefert wird, und fängt so die Art von Durchschlupf ab, die zu einer Gewährleistungsforderung wird. Sehen Sie wie man Fehler in der Automobilindustrie reduziert.
Pharma
Blisterprüfung
Vor dem Versiegeln prüft die Bildverarbeitung, dass jede Kavität eine intakte Tablette der richtigen Form und Farbe enthält. Leere oder zerbrochene Kavitäten werden automatisch ausgeschleust. Sehen Sie die Blister- und Vial-Prüfung.
Wo anfangen
Wo sich die industrielle Bildverarbeitung zuerst auszahlt
Sie müssen nicht jede Prüfung auf einmal automatisieren. Der schnellste Return kommt meist von einer einzigen Station, an der ein Fehler teuer ist, häufig genug, um ins Gewicht zu fallen, und für einen Menschen in Liniengeschwindigkeit schwer konsistent zu erkennen. Beweisen Sie es dort und expandieren Sie dann.
Ein Fehler, der durchschlüpft
Alles, was zu einer Rücksendung, einer Gewährleistungsforderung oder einem Rückruf wird, lohnt sich, an der Quelle abzufangen. Die Kosten eines einzigen Durchschlupfs decken oft die Station.
Eine manuelle Prüfung, die abdriftet
Menschliche Prüfer ermüden über eine Schicht und stimmen untereinander nicht überein. Ein Bildverarbeitungssystem wendet bei jedem Teil, in jedem Zyklus, rund um die Uhr denselben Maßstab an.
Ein Engpass bei der Endprüfung
Wenn die letzte Qualitätsprüfung der langsamste Schritt auf der Linie ist, hebt ihre Automatisierung den Durchsatz von allem an, was ihr vorgelagert ist.
Sobald eine Station läuft und die Daten fließen, fallen die zweite und dritte Anwendung weit leichter, weil Ihr Team den Arbeitsablauf bereits kennt und den Ergebnissen vertraut. Für die Zahlen hinter diesem ersten Projekt sehen Sie wie man den Business Case für die KI-Bildverarbeitungsprüfung aufbaut.
Was sich geändert hat
KI hat die schwierigen Anwendungen erschlossen
Regelbasierte Bildverarbeitung bewältigte jahrzehntelang die saubere, vorhersehbare Prüfung. Deep Learning ergänzte die Fälle, die früher einen Menschen erforderten: kosmetische Fehler, variable Oberflächen und Teile, die sich festen Regeln widersetzen. Mit Overview trainiert Ihr Team diese Anwendungen mit Beispielbildern in einem Browser.
Kosmetische Fehler
Kratzer und Makel, die in Größe, Form und Position variieren.
Variable Oberflächen
Reflektierende, strukturierte oder natürliche Materialien, die feste Schwellenwerte überfordern.
Seltene Fehler
Fehlerarten, die Sie zu selten sehen, um sie zu programmieren, trainierbar mit synthetischen Daten.
Hersteller, die Overview AI im Produktiveinsatz nutzen
Hersteller, die Overview AI im Produktiveinsatz nutzen
Häufige Fragen
Häufig gestellte Fragen
Was sind die wichtigsten Anwendungen der industriellen Bildverarbeitung?
Die häufigsten Anwendungen der industriellen Bildverarbeitung sind die Fehler- und Oberflächenprüfung, die Montage- und Anwesenheitsprüfung, die Maßprüfung und Vermessung, das Lesen von Codes und Zeichen (OCR, Barcodes, Datums- und Chargencodes), die Schweiß- und Fügeprüfung sowie die Sortierung. Dieselbe kamerabasierte Technologie deckt alle ab, jeweils für die Aufgabe konfiguriert.
Wo wird die industrielle Bildverarbeitung in der Fertigung eingesetzt?
Die industrielle Bildverarbeitung wird in der Automobilindustrie, in der Elektronik und bei Halbleitern, bei Medizinprodukten und in der Pharmaindustrie, bei Lebensmitteln und Getränken, in Verpackung und Logistik, in der Luft- und Raumfahrt und vielem mehr eingesetzt. Überall, wo Teile über eine Linie laufen und Qualität zählt, kann ein Bildverarbeitungssystem jede Einheit in Liniengeschwindigkeit prüfen.
Was ist ein Beispiel für eine Anwendung der industriellen Bildverarbeitung?
Ein häufiges Beispiel ist die Endmontageprüfung an einer Automobillinie: Eine Kamera bestätigt, dass jeder Clip, jedes Befestigungselement und jeder Stecker vorhanden und korrekt sitzt, bevor die Einheit weiterläuft. Ein weiteres ist die Blisterprüfung in der Pharmaindustrie, bei der die Bildverarbeitung prüft, dass jede Kavität vor dem Versiegeln eine intakte Tablette enthält.
Was ist der Unterschied zwischen Anwendungen der industriellen Bildverarbeitung und der KI-Bildverarbeitung?
Traditionelle Anwendungen der industriellen Bildverarbeitung nutzen programmierte Regeln und Messungen, die sich für vorhersehbare Teile und präzise Vermessung eignen. KI-Bildverarbeitungsanwendungen nutzen Deep Learning, das mit Beispielbildern trainiert wird, und eignen sich für kosmetische Fehler, variable Oberflächen und Teile, die sich schwer mit Regeln beschreiben lassen. Viele Linien kombinieren beides.
Kann ein einzelnes Bildverarbeitungssystem mehrere Anwendungen bewältigen?
Ja. Ein einzelnes modernes KI-Bildverarbeitungssystem kann mehrere Prüfaufgaben an einer Station ausführen, zum Beispiel die Anwesenheit, Oberflächenfehler und einen gedruckten Code im selben Bild prüfen. Overview-Systeme werden pro Anwendung trainiert, laufen aber auf derselben All-in-one-Kamera.
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