KI-gestützte Qualitätskontrolle für die Kunststoffproduktion

KI-gestützte Qualitätskontrolle für die Kunststoffproduktion

Das sächsische Traditionsunternehmen OPTIPLAN hat die aufwendige visuelle Qualitätskontrolle von Kunststoffbahnen automatisiert. Dank einer innovativen KI-Videoanalyse lassen sich auch kleinste Mängel mit KI finden und beseitigen.

Mit glasfaserverstärkten Kunststoffen (GFK) hat sich die Firma OPTIPLAN einen großen Kundenstamm in mehr als 30 Ländern geschaffen. Die robusten und gleichzeitig leichten Composite-Deckschichten des Mittelständlers kommen in den unterschiedlichsten Szenarien zum Einsatz: für Lkw und Anhänger, bei Fassadenverkleidungen und im Trockenbau, in Kühlhäusern und Kühlfahrzeugen oder für Reisemobile und Caravans. OPTIPLAN setzt bei der Produktion in Oelsnitz / Vogtland auf neueste Technologien und legt Wert auf höchste Produktqualität. Das hieß bisher: Im Anschluss an die verschiedenen Verarbeitungsschritte in der Fertigung mussten speziell ausgebildete Mitarbeitende eine visuelle Qualitätsprüfung durchführen. Bei grellem Licht untersuchten sie die faserverstärkten Kunststofffolien akribisch auf schadhafte Stellen wie Einschlüsse, Verdickungen oder Bläschen und markierten diese händisch.

Computer Vision als innovative Lösung

Bis sich der Traditionsbetrieb an die Deutsche Telekom wandte mit dem Ziel, diesen aufwendigen Prozess zu automatisieren. „OPTIPLAN hat bei uns offene Türen eingerannt, weil sie immer auf der Suche nach innovativen Lösungen sind“, sagt Max Ahrens, Managing Director T Digital bei der Telekom Deutschland GmbH. „Mit unserer AI Vision Suite haben wir genau die passende Lösung im T Business Portfolio, um solche Automatisierung mit Computer Vision effizient umzusetzen.“

Computer Vision: KI für maschinelles Sehen

Der Begriff Computer Vision (auch AI Vision oder KI Vision) bezieht sich auf die Fähigkeit künstlicher Systeme, visuelle Informationen aus der realen Welt zu erfassen, zu verarbeiten und zu analysieren. Durch den Einsatz von Algorithmen und Modellen des maschinellen Lernens können diese Systeme Objekte erkennen, Bilder analysieren und Vorgänge interpretieren. Anwendungen reichen von Gesichtserkennung und autonomem Fahren bis hin zu medizinischer Bildgebung und Überwachung. Computer Vision wird in der Industrie bereits vielfältig eingesetzt:
 
Qualitätskontrolle: Visuelle Systeme erkennen Fehler in Produktionslinien wie Risse oder Unregelmäßigkeiten in Materialien.
Autonome Fahrzeuge: Kameras und Sensoren helfen Autos, Hindernisse zu erkennen und sicher zu navigieren.
Robotersteuerung: Industrieroboter verwenden optische Hilfssysteme, um präzise Montage- und Verpackungsaufgaben durchzuführen.
Lagerverwaltung: Computer Vision optimiert die Bestandsverfolgung und Kommissionierung in Lagern.
Sicherheitsüberwachung: Intelligente Kamerasysteme erkennen ungewöhnliches Verhalten oder auch Eindringlinge in Echtzeit.

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