Automatische Qualitätskontrolle im Presswerk mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI)

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Kernthesen:

  • Herkömmliche Bildverarbeitungssysteme für die Qualitätskontrolle sind bei leichten Änderungen wie z.B. bei einer Veränderung der Bauteillage mit einem hohen manuellen Aufwand in der Prüfprogrammerstellung verbunden.
  • Mithilfe von KI ist es möglich, die Fähigkeit des Menschen nachzuahmen, Risse auf Bildern zu erkennen, um damit ein automatisches Qualitätskontrollsystem aufzubauen.
  • Damit der KI-Ansatz funktioniert, ist eine vollintegrierte Daten-Pipeline nötig, welche eine fortlaufende Optimierung des KI-Modells erlaubt.

Zusammenfassung:

Steigende Anforderungen aus den Bereichen Design, Leichtbau und Funktion stellen das Presswerk vor immer neue Herausforderungen. Schärfere Linien für eine hohe Markanz sowie eine zunehmende Bauteilkomplexität führen zu engen Prozessfenstern, wodurch bei der Fertigung von Karosseriebauteilen vereinzelt Risse entstehen können.Um diese zuverlässig zu entdecken und die fehlerhaften Bauteile aussortieren zu können, werden in den Audi-Presswerken derzeit Smart Kameras eingesetzt, die mögliche Rissstellen über einfache Bildverarbeitungsalgorithmen überwachen.

Aufgrund wechselnder Rahmenbedingungen, wie sich verändernde Lichtverhältnisse, ist das Anlernen der Kameras jedoch mit einem hohen manuellen Aufwand verbunden. Zur Reduzierung des Anlernaufwands wurde ein KI-Netz trainiert, welches auf Deep Learning basiert.

Dieses ahmt die Fähigkeit des Menschen nach, Risse auf Bildern automatisch zu erkennen. Eine Kamera nimmt einen Bauteilbereich auf und ein KI-Modell markiert auf dem aufgenommenen Bild selbständig den Riss. Die dabei zentral gespeicherten Bilder werden dafür verwendet, die Güte des Modells zu beurteilen und das KI-Modell zu optimieren. Der bei Audi intern entwickelte Ansatz wird derzeit im Stammwerk Ingolstadt erprobt.

Um die Wartbarkeit der Anwendung zu gewährleisten und für andere Standorte im Konzern nutzbar zu machen, wird die bisherige Lösung auf der Computer Vision Plattform von Volkswagen bereitgestellt. Der Plattformansatz ermöglicht es, die für KI-Anwendungen nötigte Daten-Pipeline skalierbar abzubilden.


Referent: Dr.-Ing. Klemens Niehues, AUDI AG


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