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Deep Learning: Vision-Inspektion mit KI automatisiert

Deep Learning für schnelle und robuste Fehlererkennung
Vision-Inspektion mit KI automatisiert

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Im KI-basierten Vision System von Senstin sorgt eine GigE Vision Kamera GV-5880CP von IDS für eine präzise Bildaufnahme bei der Überprüfung von Stoffbahnen. Bild: Sentin GmbH/IDS
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Mit Hilfe von Deep Learning und Industriekameras von IDS entwickelt Sentin KI-Lösungen für die Vision-basierte Fehlererkennung.

Eine Null-Fehler-Produktion ist in vielen Unternehmen das Ziel. Doch wie kann gewährleistet werden, dass ausschließlich makellose Produkte die Produktion verlassen? Eine visuelle Prüfung mit menschlichem Auge ist meist fehleranfällig und kostenintensiv, eine maschinelle Prüfung wiederum geht einher mit aufwendiger Kalibrierung und Programmierung. Denn man muss einem klassischen Vision-System eigens Regeln programmieren, anhand derer es die Fehler erkennt.

Daher entwickelt die Bochumer Sentin GmbH mit Hilfe von Deep Learning und einer GigE Vision CMOS Industriekamera von IDS eine KI-Lösung für eine schnelle und robuste Fehlererkennung. Denn im Gegensatz zur herkömmlichen Bildverarbeitung lernt ein neuronales Netz, die Merkmale anhand von Bildern selbst zu erkennen. Auch schwierige Oberflächen können das System dabei nicht stoppen.

Für die Oberflächeninspektion

Klassische Anwendungsfälle finden sich beispielswiese in der Automobilindustrie (Fehlererkennung auf metallischen Oberflächen) oder in der Keramikindustrie (Fehlererkennung durch Sichtbarmachen von Dellen auf reflektierenden und spiegelnden Oberflächen), aber auch in der Lebensmittelindustrie (Objekt- und Mustererkennung). Mit Hilfe vortrainierter Modelle erkennt das Deep Learning System Anomalien schon anhand weniger Beispielbilder als Gutteile.

Beispielsweise hat Sentin so für die schwierige Überprüfung von Stoffbahnen in der Textilindustrie ein KI-System konfiguriert. Für ein optimales Bildmaterial der Textilien wählt Senstin zusammen mit IDS eine GigE Vision CMOS Kamera (GV-5880CP), die hochauflösende Bilddaten, zeitlich präzise getriggert, Verfügung stellt. „Neben Auflösung und Framerate waren die Schnittstelle und der Preis bei der Entscheidung für die Kamera ausschlaggebend“, so Arkadius Gombos, Technischer Leiter bei Sentin.

Das KI-System lernt was eine „gute“ Stoffstruktur ausmacht und weiß bereits anhand weniger Aufnahmen des Stoffes, wie ein fehlerfreies Produkt aussieht. Sowohl Hardware als auch Software des Systems sind flexibel: Für mehrere oder breitere Bahnen können problemlos zusätzliche Kameras in das Setup integriert werden. Sofern erforderlich, ermöglicht die Software auch ein Nachtrainieren der KI-Modelle. „Mit vortrainierten Modellen aus unserem Portfolio benötigt man weniger Referenzbilder für die Individualisierung und Nachtraining“, betont Christian Els, Geschäftsführer von Sentin.

IDS Imaging Development Systems GmbH

Dimbacher Str. 6–8

74182 Obersulm

www.ids-imaging.de


Zur eingesetzten Kamera

Eine präzise Bildaufnahme und eine genaue Bildauswertung gehören zu den wichtigsten Anforderungen an die eingesetzte Kamera. Bestens geeignet: Die GigE Vision CMOS Kamera GV-5880CP von IDS. Das Modell verfügt über einen 1/1.8“ Rolling-Shutter CMOS Sensor Sony IMX178, der eine sehr hohe Auflösung von 6,4 MP (3088 x 2076 px, Seitenverhältnis 3:2) ermöglicht. Er liefert Bildraten von bis zu 18 fps bei voller Auflösung und ist damit ideal für Visualisierungsaufgaben in der Qualitätskontrolle.

Der Sensor aus Sonys Starvis Serie mit BSI Technologie ist der lichtempfindlichste Sensor im IDS Kameraportfolio und mit unter 2 Elektronen pro Sekunde nahe am SCMOS-Bereich (Scientific CMOS). Er sorgt auch unter sehr schwachen Lichtverhältnissen für beeindruckende Ergebnisse. Dank der Sensorgröße von 1/1.8“ ist eine große Auswahl an C-Mount Objektiven für das GigE Vision Kameramodell GV-5880CP erhältlich. Die Integration in das sentin VISION System erfolgt über GenTL und eine Python-Schnittstelle.

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