Die Herausforderung bei der automatischen optischen Inspektion (AOI) von Spritzgussteilen besteht in den komplexen Strukturen und Geometrien der Bauteile und entsprechenden Fehlerbildern. KI-Inspektionssysteme von Data Spree erkennen über lernende Algorithmen zuverlässig Fehler und Abweichungen im Spritzgussprozess, selbst bei hochkomplexen Bauteilstrukturen oder Mustern.
In der Fertigung von Kunststoffteilen sorgen verschiedene Einflussfaktoren, wie die Prozesstemperatur, das Rohmaterial (Masterbatch) und die Fertigungstechnik, für sehr variantenreiche Fehlerbilder. Gerade bei komplexen Bauteilen und Geometrien ist es für Vision Systeme enorm anspruchsvoll eine automatisierte Inline-Inspektion zuverlässig abzubilden.
Mit Künstlicher Intelligenz komplexe Spritzgussfehler zuverlässig erkennen und klassifizieren
Die Vielfältigkeit von Fehlern an Spritzgussteilen reicht von Einschlüssen, Überspritzungen bis zu Oberflächenfehlern. Regelbasierte Bildverarbeitungssysteme müssen auf jeden einzelnen Fehler starr und unflexibel angepasst werden. Diese Entwicklung von klassischen Algorithmen ist aufwändig und in vielen Fällen werden Fehler nicht zuverlässig erkannt. KI-basierte Bildverarbeitungssysteme von Data Spree müssen nicht programmiert werden, sondern werden über einen simplen Teach-In Prozess antrainiert. Basierend auf realen Prozessdaten kann die KI danach jegliche verschiedene Fehlerbilder, unabhängig der Komplexität, zuverlässig detektieren, klassifizieren und lokalisieren.
In Abbildung 1 sind Kunststoff-Filtersiebchen und entsprechende Spritzgussfehler aus dem Produktionsprozess abgebildet. Mittels KI-basiertem Inspektionssystem (AOI) können hier gleichzeitig verschiedene Fehler in Echtzeit zuverlässig detektiert werden, und das ohne eine einzige Zeile Programmiercode.
Dabei kann die KI relativ offensichtliche Fehlerbilder, wie das komplette Fehlen der Siebstruktur, aber auch sehr komplexe Fehlerbilder, wie Fadenzüge in der Siebstruktur, zuverlässig und bei hohen Prozessgeschwindigkeiten detektieren.
Schneller Teach-In Prozess und aussagekräftige Benutzeranzeige
Über die Data Spree eigene KI-Plattform kann die KI-Logik schnell eingelernt, getestet und in die Produktionsanlage integriert werden. Der Teach-In Prozess wird auf realen Prozessdaten und somit auf authentischen Fehlerbildern durchgeführt und automatisch evaluiert. Mithilfe des einfachen Installationsprozesses lässt sich die KI mit nur einem Klick in die Produktionsumgebung schnell und einfach einbinden.
Mithilfe der Data Spree eigenen Benutzeroberfläche können Anwender die aktuellen Ergebnisse der optischen Inspektion in Echtzeit, sowie im Nachhinein betrachten und analysieren.
Die Data Spree eigene Heatmap-Anzeige schafft weitere Analysemöglichkeiten für den Anwender und macht die Fehlerklassifikation jederzeit nachvollziehbar. Damit ist die künstliche Intelligenz für den Anwender keine „Blackbox“, sondern die Entscheidungsgrundlagen der künstlichen Intelligenz für die Klassifizierung der Fehler sind stets einsehbar und können jederzeit manuell überprüft werden.
Nutzen Sie das Potential von KI-Systemen, auch in Ihrer Fertigung
KI-basierte automatische optische Inspektionslösungen haben die Fähigkeit, Fehlerbilder jeglicher Komplexität schnell zu erlernen und effektiv abzustellen. Durch die Flexibilität der KI-Logik lässt sich das Potential einer intelligenten Qualitätssicherung für jede Art von Spritzgussteil und Kunststoffoberfläche über verschiedene Branchen hinweg nutzen.
Data Spree bietet individuell trainierbare KI-Inspektionslösungen für jede Art Anwendung und Aufgabenstellung, sowie die volle Integration in die Maschinenumgebung. Die Data Spree eigene Softwareumgebung bietet hierbei in einer einfachen Benutzeroberfläche alle Möglichkeiten des Datenmanagements, KI-Trainings und der Evaluation. Mit diesem optimierten KI-Workflow sind zuverlässige und individualisierte Inspektionslösungen schnell einsatzbereit und heben die Produktionsqualität auf ein ganz neues Level.
Hier finden Sie weitere Informationen zu unseren KI-Qualitätssicherungslösungen:
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