Mit den AX Smart Cameras in Verbindung mit den INVIDIA Jetson Modulen präsentiert Baumer smarte Kameras in Industriequalität, die sich mit Sony CMOS-Sensoren zu einer starken Bildverarbeitungsplattform für KI-Anwendungen vereinen.

Die neuen AX Smart Cameras von Baumer mit NVIDIA Jetson Modulen können für leistungsstarke KI-Anwendungen frei programmiert werden.

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Künstliche Intelligenz für die Qualitätssicherung

Industrie 4.0

Industrie 4.0 für die Qualitätssicherung

Messtechnik

Bildverarbeitung

Fertigungsautomation

Bildverarbeitung, Machine Vision

Kameras

Messe Control

qz-online.de

Kompakte Bildverarbeitungsplattform

Fraunhofer-Geschäftsbereich Vision zeigt zur Control 2022 eine Auswahl aktueller Mess- und Prüfsysteme mit Bildverarbeitung für die Qualitätssicherung in der Produktion.

Zentrales Exponat von Fraunhofer Vision auf der Control 2022: Der Roboter, der durch KI-basierte Algorithmen gesteuert wird, pickt Bauteile aus einer Kiste einzeln auf und positioniert sie korrekt vor drei unterschiedlichen Sensoren.

Fraunhofer Vision auf der Control 2022

Bildverarbeitungs-Software

Messsysteme

Dienstleistungen

Kalibrierdienste

Optische 3D-Messsysteme

Optische Mess- und Prüftechnik

Bildverarbeitungssysteme

Schichtdickenprüfgeräte

Werkstoffprüfung

Qualitätssicherung

Sensoren,  optische

Sensoren / Messwertaufnehmer

Zerstörungsfreie Werkstoffprüfung

Optische Mess- und Prüfverfahren

Qualitätssicherung Kunststoff

Machine Learning als Schlüsseltechnologie für die Qualitätssicherung mit Bildverarbeitung

Die Probleme einer aufwändigen Installation, einer zu hohen Fehlerquote der Ergebnisse sowie unflexible Systeme adressiert nun eine modulare Plattform für Computer Vision.

Oberflächenerkennung mit der MoonVision-Plattform (© MoonVision)

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Modulare Plattform für Computer Vision.

Oberflächeninspektion

Form- / Oberflächenmesstechnik

KI-Plattform für die  Oberflächenprüfung

Kann man mithilfe von KI Lottozahlen vorhersagen, und wo wird Machine Learning bereits heute in der Qualitätssicherung angewendet? Die QZ sprach mit Prof. Reiner Kurzhals und Daniel Philippi

Mit Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning zur Predictive Quality

Machine Learning / Künstliche Intelligenz für die spanende Fertigung

Industrie 4.0 für die spanende Fertigung

„Menschliche Intelligenz  ist unschlagbar!“

Die in-situ Überwachung des Laserschweißens und die Echtzeitdatenverarbeitung stellen eine besondere Herausforderung dar. Nun ermöglicht eine KI-basierte Prozessüberwachung in Echtzeit z.B. die automatisierte Bewertung von Schweißnähten an Automobilbauteilen.

KI-basierte Prozessüberwachung von Laserstrahl-Schweißnähten

Inline-Messtechnik

Identifikation  von Prozessfehlern

Nicht nur in der Welt der intelligenten Sprachassistenten oder des autonomen Fahrens spielt künstliche Intelligenz eine immer größere Rolle. Auch im Kontext der Produktion und vor allem des Qualitätsmanagements eröffnet Künstliche Intelligenz neue Wege, die Produktivität und Qualität innerhalb eines Unternehmens zu steigern.

Künstliche Intelligenz

Digitalisierung

Künstliche Intelligenz in der Produktionstechnik

Die Fachmesse Control kann auch in diesem Jahr nicht als Präsenzveranstaltung stattfinden. Nach Rücksprache mit Ausstellern und Beirat sagt der Messeveranstalter P. E. Schall das Branchenhighlight ab, das für den 4. bis 7. Mai 2021 vorbereitet worden war.

Qualitätsplanung

Qualitätsmethoden

Verbände, Institutionen, Messen

Messeveranstalter

Qualität

Kunststoffverarbeitung: Verfahren

Software für Qualitätssicherung

Software

Qualitätsnachweise

Control 2021 nicht als Präsenzmesse

Künstliche Intelligenz (KI) bietet Chancen auf neue Geschäftsmodelle und effizientere Prozesse. Akzeptiert wird KI aber nur, wenn Anwendungen qualitativ hochwertig, sicher und zuverlässig sind.

Warum Künstliche Intelligenz standardisiert wird

Das Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen wird im Rahmen des Förderprogramms als Konsortialführer ab sofort das regionale Zukunftszentrum für menschzentrierte KI in der Produktionsarbeit, „ZuKIPro“, zusammen mit sechs weiteren Partnern in Hessen aufbauen.

„ZuKIPro“ unterstützt kleine und mittlere Unternehmen in Hessen

In den letzten Jahren hat das maschinelle Lernen als Teildisziplin der künstlichen Intelligenz in vielen Bereichen, wie etwa der Produktion oder Medizin, verstärkt an Bedeutung gewonnen. Immer wichtiger wird dabei das sogenannte Deep Learning.

Erklärbarkeit maschineller Lernverfahren

Blick in die Black Box

Der gesetzlich vorgeschriebene Wechsel zu bleifreien Loten erhöht die Ausfallraten bei Lötverbindungen auf Leiterplatten. Diese wurden mit Systemen für die kameragestützte automatische Bildauswertung kontrolliert, die jedoch an Grenzen stießen.

 Bild 1. Rauchmelder für den Brandschutz: Die Bauteile werden mithilfe von Bestückungsautomaten auf die Platine gesetzt und anschließend von oben bleifrei verlötet.

KI-basierte neuronale Netze helfen bei der Kontrolle von Lötverbindungen

Messe Vision

Bessere Prüfergebnisse  mit Deep Learning

Künstliche Intelligenz (KI) hat in den vergangenen Jahren insbesondere in der Bildverarbeitung ihr hohes Potenzial gezeigt. Allgemein bekannt sind hier vor allem Klassifizierungsaufgaben, wie beispielsweise die Unterscheidung zwischen Hunde- und Katzenbildern [Golle 2008]. Im industriellen Umfeld findet man Klassifizierungsaufgaben insbesondere in der Qualitätssicherung (QS).

KI-basierte Bildverarbeitung in der Qualitätssicherung

Bildverarbeitungskomponenten

Auf dem Vormarsch

KI-basierte Systeme versprechen auch für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) enorme Potenziale. Die Einsatzfelder reichen von Assistenzsystemen für Routineaufgaben über intelligente Chatbots im Kundenmanagement und KIunterstützte Simulation in der Produktentwicklung bis hin zur automatisierten Lagerhaltung.

Potenziale und konkrete Umsetzungskonzepte

Künstliche Intelligenz (KI) im Mittelstand

Künstliche Intelligenz kann in vielen Bereichen eingesetzt werden. Ein Beispiel sind Bewerbungsverfahren. So gibt es etwa Software, die Fragen für Bewerbungsgespräche entwickelt, damit diese am Ende besser vergleichbar sind.

Software für Bewerbungsgespräche

Karriere

KI im Recruiting

Erfolgreiche Praxisbeispiele, wie die KI-Einführung im Mittelstand gelingt, welche Potenziale KI für die unterschiedlichen Anwendungsbereiche bringt und wie sich Investitionen für neue Technologien refinanzieren lassen.

Künstliche Intelligenz (KI) im Mittelstand: Praxisbeispiele

3D-Druck: Risse von Metallbauteilen in Echtzeit erfassen

Im ATLAMP-Projekt der Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) wird ein zweistufiges in-situ Überwachungssystem für den L-PBF Prozess, ein additives Fertigungsverfahren für metallische Bauteile, entwickelt.

Die additive Fertigung in sicherheitsrelevanten Bereichen wie der Luft- und Raumfahrttechnik erfordert eine hohe Qualität der Bauteile, da schon kleinste Fehler schwerwiegende Folgen haben können. Risse haben dabei ein besonders hohes Gefährdungspotential. Ein neues Projekt der Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) will deshalb ein Überwachungssystem entwickeln, das Risse von Metallbauteilen bereits während des 3D-Drucks in Echtzeit erfasst. Ziel ist es, diese bereits während der Fertigung zu beheben.

Die additive Fertigung bietet mit ihren geometrischen Freiheitsgraden neue Möglichkeiten der Formgestaltung und Optimierung von metallischen Funktionsbauteilen. Um additiv gefertigte Komponenten z.B. in der Luft- und Raumfahrttechnik einsetzten zu können, bedarf es jedoch einer gesicherten Qualitätskontrolle der Bauteile. Momentan wird diese hauptsächlich dem Fertigungsprozess nachgelagert und mittels Computer Tomografie realisiert. Dies resultiert in einer kosten- und zeitintensiven Fertigung, welche die Vorteile der additiven Fertigung schwächt.

Aktuell verfügbare in-situ Überwachungssysteme erfassen während der Fertigung vor allem vom Schmelzbad emittierte Wärmestrahlung im sichtbaren oder ultravioletten Spektralbereich. Diese Systeme können daher Defekte, welche sich erst nach dem Abkühlen des Schmelzbades ausbilden, nicht detektieren. Auch die zuverlässige und effektive Interpretation der erfassten Daten stellt noch immer eine Herausforderung dar.

Im ATLAMP-Projekt (Aktive Thermografie mit Laseranregung für die Additive Fertigung) wird deshalb ein zweistufiges in-situ Überwachungssystem entwickelt. Jede Schicht des Aufbauprozesses wird zunächst während der Fertigung mittels optimierter optischer Tomografie auf Prozessinstabilitäten als mögliche Defektherde untersucht. Nach Abkühlung der Schicht werden diese vorselektierten Bereiche mittels Laserthermografie geprüft und Defekte wie Erstarrungsrisse können erstmals erfasst werden. Eine KI-basierte Auswertung der Messdaten wird es ermöglichen, Maßnahmen zum Ausheilen, zur Reduzierung oder Vermeidung von Defekten oder ein Abbruch des Bauprozesses in Echtzeit zu veranlassen.

Durch die Kombination von optischer Tomografie und Laserthermografie können erstmals Defekte detektiert werden, die erst nach dem Erstarren des Schmelzbades entstehen. Mittels KI-basierter Datenauswertung werden diese Defekte dann in Echtzeit quantifiziert oder zukünftig durch Kontrolle und Regelung des Fertigungsprozesses reduziert oder sogar ganz vermieden. Sind die Defekte zu gravierend, kann der Druckprozess abgebrochen werden. Dies erhöht die Sicherheit der gefertigten Bauteile und zugleich die Wirtschaftlichkeit des additiven Fertigungsprozesses.

<a href="https://www.bam.de/Content/DE/Projekte/laufend/ATLAMP/atlamp.html" target="_blank">https://www.bam.de/Content/DE/Projekte/laufend/ATLAMP/atlamp.html</a>

<a href="https://thetascan.de/" target="_blank">https://thetascan.de/</a>

Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) 

https://www.bam.de

ThetaScan GmbH  

https://www.thetascan.de

Das Projekt ATLAMP hat sich zum Ziel gesetzt, die Kontrolle und Regelung des Fertigungsprozesses in der Additiven Fertigung entscheidend voranzubringen.

2021-11-12 BAM ATLAMP

Verfahren für die additive Fertigung

CAQ-Systeme in der Material- / Werkstoffprüfung

Additive Fertigung

ausgabe 05/2022

ausgabe 04/2022

ausgabe 03/2022

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