Erfahre, wie die neuesten Modelle zur Objekterkennung dabei helfen können, die Qualitätsprüfung in der Fertigung zu automatisieren.
Die Qualitätsprüfung ist eine wichtige Aufgabe in der Produktion, die sicherstellt, dass die Produkte die erforderlichen Qualitätsstandards erfüllen. Die Bewertung der Qualität mit herkömmlichen Prüfmethoden kann jedoch mit zunehmender Produktkomplexität kostspielig werden.
Die Hersteller setzen auf Deep-Learning-basierte Inspektionstechniken wie Objekterkennung und semantische Segmentierung, um die Inspektionskosten zu senken. Deep Learning ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI), der Computeralgorithmen, sogenannte neuronale Netze, verwendet, um komplexe Muster in Daten zu erkennen. Diese Techniken helfen dabei, den Kontrollablauf zu automatisieren und die Abhängigkeit von menschlichen Kontrolleuren zu verringern, indem sie umfangreiche Datensätze, einschließlich Bilder und Videos, analysieren.
Aufgrund ihrer Vielseitigkeit und Kosteneffizienz steigert die KI-basierte Qualitätssicherung die Rentabilität von Unternehmen erheblich. Berichten zufolge kann die verarbeitende Industrie bis 2035 mehr als 3 Billionen USD durch KI gewinnen.
In diesem Artikel wird erörtert, wie Deep Learning-Methoden die Qualitätsprüfung verbessern können und wie Ultralytics YOLO11 die Inspektion in verschiedenen Branchen verbessern können.
Bei der Qualitätskontrolle wird geprüft, ob ein Produkt Mängel, Anomalien oder Unstimmigkeiten aufweist, bevor es den Verbraucher erreicht.
Der Prozess kann während der Produktion stattfinden, wenn das Produkt eine Montagelinie durchläuft, oder nach der Produktion, aber bevor die Artikel zur Vertriebslinie gelangen.
Oft sind es menschliche Experten, die visuelle Bewertungen vornehmen, um festzustellen, ob das Produkt von den gewünschten Designstandards abweicht oder diese nicht erfüllt.
Da die Qualitätsanforderungen jedoch steigen, gehen die Hersteller zu automatisierten Deep-Learning-Ansätzen über, um mehr Flexibilität und Skalierbarkeit in ihren Betrieben zu erreichen.
Deep Learning-Ansätze verwenden künstliche neuronale Netze, die nach den Prinzipien des menschlichen Gehirns arbeiten. Die Netzwerke bestehen aus miteinander verbundenen Schichten von Neuronen. Jedes Neuron führt eine mathematische Berechnung durch, um Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und eine Vorhersage zu treffen.
Bei der Qualitätsprüfung werden Deep-Learning-Modelle eingesetzt, die automatisch lernen und Merkmale aus Produktbildern extrahieren.
Um Computer-Vision-Modelle zu entwickeln, müssen Experten ein neuronales Netzwerk auf relevanten Datensätzen trainieren und Validierungen auf einem neuen Datensatz durchführen, um die Leistung zu überprüfen.
Sobald sie validiert sind, können Experten diese Modelle auf Kameras und Sensoren anwenden, indem sie verschiedene Anwendungstools wie PyTorch, ONNX, und OpenVINO.
Bei der bildgestützten Qualitätsprüfung werden verschiedene Methoden eingesetzt, um Schäden, Risse und fehlende Teile zu erkennen und zu lokalisieren. In der folgenden Liste sind vier moderne Deep-Learning-Ansätze aufgeführt.
Die binäre Klassifizierung bezieht sich auf die Aufgabe, Bilder in eine von zwei Klassen zu kategorisieren, z. B. um festzustellen, ob ein Objekt einen Defekt aufweist oder nicht.
Basierend auf visuellen Daten gibt ein Klassifizierungsmodell eine binäre Ja/Nein-Entscheidung aus. Sie helfen dabei, fehlende Artikel zu erkennen. Ein Klassifizierungsmodell kann zum Beispiel erkennen, ob ein Artikel in einem Produkt fehlt oder nicht.
Bei der Mehrklassen-Klassifizierung geht es darum, Bilder in mehr als zwei Klassen zu kategorisieren. Sie ordnet jedes Bild einer von mehreren vordefinierten Kategorien zu.
Ein Mehrklassen-Klassifizierungsmodell kann z. B. das Bild eines Produkts analysieren und Wahrscheinlichkeiten für mehrere Schadens- oder Rissarten liefern, die angeben, welche am wahrscheinlichsten vorhanden ist.
Dies ist in der Fertigung nützlich, wo verschiedene Defekte wie Kratzer, Dellen oder Risse unterschiedliche Handhabungsverfahren erfordern.
Bei der Lokalisierung geht es darum, die spezifische Position eines Objekts oder Merkmals in einem Bild zu identifizieren. Mithilfe von Objekterkennungsmodellen werden Bounding Boxes oder Koordinaten vorhergesagt, die den spezifischen Bereich des Schadens hervorheben.
Das ist nützlich für Aufgaben wie die Risserkennung in Gebäuden oder Industrieteilen, wo die genaue Lokalisierung eines Defekts für gezielte Reparaturen notwendig ist.
Bei der Instandhaltung von Infrastrukturen können Lokalisierungsmodelle zum Beispiel Bilder einer Betonstruktur analysieren und den genauen Bereich markieren, in dem sich ein Riss befindet.
Die Mehrklassenlokalisierung identifiziert und lokalisiert mehrere Defekte in einem Bild und klassifiziert jeden Defekt in eine von mehreren vordefinierten Kategorien.
Es verwendet fortschrittlichere Modelle zur Objekterkennung, um die Art und den Ort eines Defekts zu bestimmen und detailliertere Informationen zu liefern.
Ein Mehrklassen-Lokalisierungsmodell kann zum Beispiel ein Bild eines beschädigten Gegenstands analysieren und die Art des Defekts, wie einen Kratzer oder Riss, sowie die genauen Koordinaten des Defekts innerhalb des Objekts angeben.
Herkömmliche Kontrollmethoden sind starrer und folgen benutzerdefinierten Regeln und Standards wie Schwellenwerten, vordefinierten Checklisten und Pass/Fail-Kriterien.
Bei regelbasierten Bildverarbeitungstechniken definieren Experten beispielsweise die ideale Farbe, Form und Größe eines bestimmten Produkts. Das System benachrichtigt die Experten, wenn eine Kamera oder ein anderes Bildaufnahmegerät eine Abweichung von diesen Standards feststellt.
Deep-Learning-Ansätze bieten mehr Flexibilität für den Aufbau komplexerer Erkennungssysteme. Bei diesen Ansätzen werden umfangreiche Datensätze mit Bildern von defekten Objekten gesammelt und kommentiert. Experten nutzen die kommentierten Daten, um Modelle zur Objekterkennung zu trainieren, wie z. B. Ultralytics YOLO11. Einmal trainiert, können sie das Modell in Kameras oder Sensoren einsetzen, um Bilder zu erfassen und Defekte in Echtzeit zu erkennen.
Im folgenden Abschnitt sehen wir uns an, wie YOLO11 für die Qualitätsprüfung genutzt werden kann.
You-Only-Look-Once (YOLO ) ist ein hochmodernes (SOTA) Echtzeit-Objekterkennungsmodell, das für seine hohe Genauigkeit, Anpassungsfähigkeit und Geschwindigkeit bekannt ist. Seine neueste Version ist Ultralytics YOLO11die die Vorgängerversionen in Bezug auf Merkmalsextraktion, Geschwindigkeit, Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit verbessert.
Sie verfügt über eine bessere Architektur für eine präzisere Merkmalsextraktion und umfasst optimierte Trainingspipelines für eine schnellere Verarbeitungsgeschwindigkeit. Sie ist rechnerisch effizienter, braucht 22 % weniger Parameter und hat eine höhere Trefferquote als ihre Vorgängerinnen.
Dank seiner Vielseitigkeit kann YOLO11 dazu beitragen, die Arbeitsabläufe bei der Qualitätsprüfung in verschiedenen Bereichen zu verbessern. Es kann helfen, Anomalien, Schäden, Risse, fehlende Teile und Verpackungsfehler in Produkten zu erkennen, indem es Aufgaben wie Objekterkennung und Segmentierung übernimmt.
Werfen wir einen Blick auf einige Möglichkeiten, wie Computer Vision Modelle in der Fertigungsindustrie eingesetzt werden können.
Computer-Vision-Modelle können überprüfen, ob ein Produkt alle notwendigen Teile enthält. Sie können fehlende Komponenten in zusammengesetzten Produkten erkennen, um die Vollständigkeit zu gewährleisten.
In der Elektronikfertigung ist das Erkennen von fehlenden Komponenten, falsch ausgerichteten Teilen oder Lötproblemen entscheidend, um sicherzustellen, dass das Endprodukt zuverlässig ist und die richtige Funktionalität hat.
Modelle zur Objekterkennung wie YOLO11 können trainiert werden, um fehlende oder falsch platzierte Bauteile auf Leiterplatten zu erkennen. Es kann die Bilder der Platinen in Echtzeit analysieren und Fehler wie fehlende Widerstände oder Kondensatoren erkennen. So wird sichergestellt, dass jede Einheit vor dem Versand korrekt zusammengesetzt ist.
Die Risserkennung ist eine weitere Aufgabe, bei der Bilder oder Sensordaten analysiert werden, um die Lage, die Größe und den Schweregrad eines Risses zu bestimmen.
Die Automobilindustrie ist ein Beispiel dafür, dass die Erkennung von Rissen in verschiedenen Komponenten wie Getrieben und Bremssystemen notwendig ist, um sicherzustellen, dass sie den Sicherheitsstandards entsprechen.
Modelle wie YOLO11 können so trainiert werden, dass sie Defekte wie Oberflächenkratzer oder Risse in komplexen Autoteilen schnell erkennen.
Mithilfe von Bildverarbeitungsaufgaben können verschiedene Arten von Schäden auf der Oberfläche eines Produkts wie Kratzer, Dellen und Verformungen erkannt werden.
Die Textilindustrie kann von der KI-basierten Schadenserkennung durch den Einsatz von Objekterkennungs- und Segmentierungsmodellen wie YOLO11 erheblich profitieren. Damit können Fehler wie Risse, Löcher, Flecken oder Unregelmäßigkeiten im Stoff während des Produktionsprozesses erkannt werden.
Bei der Erkennung von Anomalien geht es darum, das Design, die Struktur, das Aussehen und die Größe eines Produkts zu analysieren, um festzustellen, ob diese Eigenschaften von den gewünschten Standards abweichen.
In der pharmazeutischen Produktion ist die Erkennung von Unregelmäßigkeiten wichtig, um die Qualität und Sicherheit von Arzneimitteln zu gewährleisten. Die Hersteller können YOLO11 nutzen, um Unregelmäßigkeiten wie Unregelmäßigkeiten in der Tablettenform, -größe, -verfärbung oder Fremdkörper zu erkennen.
Ein weiteres Beispiel dafür, wie Bildverarbeitungsmodelle in der Produktion eingesetzt werden können, ist die Verpackungs- und Etikettenindustrie. Die Lebensmittel- und Getränkeindustrie muss zum Beispiel strenge Standards für die Verbrauchersicherheit und die Einhaltung von Vorschriften erfüllen.
Modelle wie YOLO11 können helfen, Verpackungsfehler wie falsche Etikettierung, beschädigte Verpackungen oder fehlende Sicherheitssiegel zu erkennen. Sie können auch überprüfen, ob die Etiketten richtig platziert und mit eindeutigen Barcodes oder Verfallsdaten versehen sind.
So wird sichergestellt, dass die Produkte den Branchenvorschriften entsprechen und für den Vertrieb durch die Verbraucher bereit sind.
KI-basierte Qualitätskontrollsysteme befinden sich noch in der Entwicklung und stehen vor zahlreichen Herausforderungen. Hier sind einige Einschränkungen und zukünftige Forschungsrichtungen, die bei diesen Technologien berücksichtigt werden müssen.
Die Deep-Learning-basierte Qualitätsprüfung erfährt durch die ständige Entwicklung verschiedener Modelle zur Objekterkennung exponentielle Fortschritte. Mit KI-basierter Qualitätsprüfung können Hersteller eine größere Skalierbarkeit und Flexibilität erreichen als mit traditionellen Ansätzen.
Unternehmen können Modelle wie YOLO11 nutzen, um den Prüfprozess zu automatisieren. Dabei profitieren sie von der verbesserten Architektur und den Funktionen zur Merkmalsextraktion, die zu einer höheren Genauigkeit und Schnelligkeit führen.
Du kannst mehr über YOLO11 und andere Modelle zur Objekterkennung erfahren, indem du dir unser GitHub Repository ansiehst und dich mit unserer lebendigen Community austauscht. Erfahre, wie Ultralytics die Fertigung durch modernste Deep-Learning-Frameworks neu definiert.
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