Der Food-Sektor ist geprägt von einer niedrigen Automatisierungsquote bei gleichzeitig hohem Kostendruck in der Fertigung. Ein innovativer Hersteller von Industriekameras adressiert das Problem in diesem Use Case und optimiert die Qualitätssicherung beim Abpacken von Nüssen. Eine Lösung, die ganz einfach in-house umgesetzt werden kann, manuelle Aufwände reduziert und auf viele weitere Anwendungen übertragbar ist.
Problem: Nüsse sind keine Schrauben
Haben Sie sich schon mal gefragt, wer oder was es ermöglicht, dass in einer Nussmischung ein faires Verhältnis vorliegt? Und wie es sein kann, dass darin sämtliche Walnüsse eine ähnliche Größe haben, kaum Qualitätsunterschiede aufweisen und vor allem: sich keine faule Nuss dazwischen gemogelt hat? Nun ja: Sie halten das Resultat einer peniblen Qualitätssicherung in den Händen, die heute zunehmend automatisch abläuft.
Für herkömmliche Sortier- und Überwachungssysteme sind solche Prüfungen schwierig, denn Nüsse sind keine Schrauben. In einer Schraubenproduktion entstehen nahezu gleiche Objekte, eine Abweichung ist ein Indiz für einen Fehler – beispielsweise ein falsch gepresster Schraubenkopf. Doch organische Produkte wie Nüsse weichen in Form und auch Farbe teils stark voneinander ab. „Variantenreiche organische Objekte“ nennt das IDS; sie können mithilfe der IDS NXT Kamera untersucht werden. Konkret sollte sie in diesem Fall herausfinden, ob sich beispielsweise wirklich 10 % Walnüsse (Sorte 1) oder 25 % Mandeln (Sorte 2) in der Tüte befinden.
Lösung: Kunde füttert die Kamera mit Bildern und trainiert so das neuronale Netz
Im Detail funktioniert das so: Der Kunde nimmt mit der IDS NXT etwa 50 Bilder von jeder Nussart (Objektklasse) in unterschiedlicher Form und Position auf. Hierdurch wird evaluiert, ob die KI der Aufgabe gewachsen ist, wobei die Erfolgswahrscheinlichkeit steigt, je verschiedener die gewählten Positionen und Größen der Nüsse sind. Außerdem sollte sich die Anzahl unterscheiden: auf einem Bild nur eine Nuss, auf dem nächsten vielleicht drei. Und schließlich benötigt die Kamera von einem Produktexperten Details über fehlerhafte Nüsse; dieser Vorgang nennt sich „labeln“. Die Bilder übergibt der Kunde dann mit der Vision App an die Cloud und trainiert so die Kamera-KI mit seinen gelabelten Bildern. Mit 50 Bildern kommt man einer Erkennungsquote von 100 % schon sehr nah. Erhöht wird die Chance, indem die Software bei einer empfohlenen Nachbearbeitung assistiert: Die Aufnahmen lassen sich heller oder dunkler machen oder neu ausrichten. Vor allem aber benötigen Anwender keinerlei KI-Fachkompetenz, allein ihr Produktwissen genügt, um gemeinsam mit der Software die KI zu trainieren.
Aufgrund des hohen Kostendrucks in der Lebensmittelindustrie bietet IDS auch eine teilautomatisierte Lösung an, die bereits die Qualität stark verbessert. Wer sich jedoch nach einer vollautomatische Lösung sehnt, wird ebenso fündig. Die Schlüsseltechnologie ist das Industrieprotokoll OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture), wodurch die Kamera mit Geräten, Maschinen und Diensten kommunizieren kann, ohne einen zwischengeschalteten PC. Herstellerunabhängig, skalierbar und mit hoher Sicherheit; ideal für die Bedürfnisse der Industrie 4.0. Es funktioniert über Web-Protokolle in jedem TCP/IP-netzwerk und kann die ganze Fabrik verbinden. Der einheitliche Austausch geschieht über alle physikalischen Layer und Ethernet-basierten Feldbusse hinweg bis in die Cloud. Verfügbare Geräte-Services, wie in diesem Falle Bildverarbeitungsaufgaben, werden durch OPC UA in Funktionsbausteinen, sogenannten „Rezepten“ gekapselt. Die Arbeitsweise müssen Benutzer ebenso wenig verstehen wie die tiefgehenden Einstellungen spezieller Anwendungen. Diese werden in Konfigurationsdatensätzen zusammengefasst, sogenannten „Presets“. Und dennoch kann die Kamera auch auf Wunsch selbstständig beschrieben werden, alle Möglichkeiten stehen offen.
Ergebnis: Erhebliches Einsparpotenzial dank weniger Reklamationen
Letztlich werden in einem Dashboard die gewünschten Auswertungen angezeigt. So überblicken Anwender permanent, was gemessen werden soll, wie in diesem Fall die Fehlerquote bei der Nusssortierung. Die IDS NXT Kamera bietet eine Komplettlösung mit einfacher Handhabe. Folgende Vorteile ergeben sich daraus:
- Keine externe Expertise erforderlich – Lösungen lassen sich in-house realisieren.
- Erhebliches Einsparungspotenzial, das die Anschaffungskosten schnell amortisiert.
- Schnelles, eigenständiges Trainieren des neuronalen Netzes kann vorteilhaft sein für Rapid Prototyping und einen Wettbewerbsvorteil schaffen: schnellerer Produktlaunch.
- Weniger manueller Aufwand: kein Vorsortieren, Zählen, Messen, Wiegen usw.
- Dennoch: Eine zusätzliche Sichtkontrolle wäre möglich, falls gewünscht.
- Bequeme Dokumentation der Bilder und Auswertungen.
Was monotone Aufgaben anbelangt, so arbeitet die KI fehlerfreier und nachhaltiger als der Mensch. Die IDS NXT kann nicht nur Nüsse sortieren, sondern vielfältig eingesetzt werden. Vielleicht möchte ein Schaumkusshersteller seine gleichförmige Süßspeise auf Dellen und Risse überprüfen? Kein Problem! Und wo bleibt der Mensch bei all dem: Wird er entbehrlich? Nein, denn er kann sich nun „intelligenteren“ Aufgaben widmen.
