Automatische Bilderkennung für industrielle Qualitätssicherung und Prozesssteuerung

Das Fraunhofer IFAM entwickelt KI-basierte Systeme zur automatischen Bilderkennung für industrielle Qualitätssicherung und Prozesssteuerung. Unsere Lösungen kombinieren klassische Bildverarbeitung mit Deep Learning, um Fehler, Anomalien und Abweichungen in Echtzeit zu erkennen. So unterstützen wir Unternehmen dabei, ihre Produktionsprozesse zu automatisieren, die Produktqualität kontinuierlich zu überwachen und Kosten durch Ausschuss und Nacharbeit zu senken.

Vorteile automatischer Bilderkennung in der Fertigung

• Kontinuierliche Inline-Überwachung von Prozessen und Bauteilen für eine stabile Produktqualität.
• Früherkennung von Anomalien, Gussdefekten, Beschichtungsfehlern und Klebfehlern.
• Reduktion von Ausschuss, Nacharbeit und manuellen Prüfaufwänden.
• Unterstützung von Mitarbeitenden durch KI gestützte Entscheidungsunterstützung in der Qualitätssicherung.

KI-basierte Bildverarbeitung – maßgeschneiderte Algorithmen statt Standardlösungen

In modernen Produktionsumgebungen werden die Anforderungen an die Prozesssteuerung und Qualitätssicherung immer komplexer. Die Bilderkennung ermöglicht eine kontinuierliche Überwachung und Analyse der Produktionsprozesse. Der Einsatz von Bilderkennungstechnologien ist jedoch nicht ohne Herausforderungen. Besonders bei speziellen Problemen stehen oft nur geringe Datenmengen zur Verfügung. Hier setzt das Fraunhofer IFAM an: Wir entwickeln individuelle Algorithmen für sehr spezifische Anwendungen. Auch bei kleinen Datensätzen erreichen wir robuste Erkennungsleistungen, indem wir konventionelle Bildverarbeitung mit Deep Learning methodisch kombinieren.

Unsere Bilderkennungslösungen lassen sich hardwarenah optimieren und auf Mikrocontrollern, Edge-Systemen und IoT-Geräten implementieren. So können Qualitätsprüfungen direkt an der Maschine oder in vernetzten Produktionsumgebungen ausgeführt werden.

Vielfältige Anwendungsbereiche in der Industrie

Unsere Lösungen decken ein breites Spektrum an Anwendungen ab – von der Bildsegmentierung über die Anomalie- und Objekterkennung bis hin zur präzisen Lokalisierung von Fehlern. Dabei nutzen wir herkömmliche Bildquellen ebenso wie spezielle Aufnahmearten, etwa 3D-Bilder oder hyperspektrale Aufnahmen.

Typische Einsatzfelder:

• Fertigungsindustrie zur Automatisierung und Prozessoptimierung
• Inline-Qualitätssicherung im Produktionsprozess
• Hersteller von Mess- und Prüftechnologien sowie Labore zur automatisierten Auswertung
• Qualitätssicherung von Guss-, Beschichtungs- und Klebprozessen

Beispielhafte Aufgabenstellungen:

• Bildsegmentierung von Oberflächenstrukturen und Bauteilgeometrien
• Anomalieerkennung bei Gussdefekten und Beschichtungsfehlern
• Objekterkennung und Klassifikation von Fehlerarten sowie deren räumliche Lokalisierung
• Bewertung von Klebbruchbildern zur Beurteilung der Fügeverbindung

Von der Laborlösung bis zur IoT-Integration

Wir begleiten Unternehmen von der Machbarkeitsstudie über die Algorithmenentwicklung bis zur Integration in bestehende Produktions- und Prüfsysteme. Je nach Bedarf implementieren wir die Bilderkennung auf Industrie-PCs, Edge-Geräten oder Mikrocontrollern und unterstützen damit auch ressourcenbeschränkte IoT-Anwendungen.

Unser Angebot im Überblick:

• Konzeption und Implementierung von Bildverarbeitungsketten und KI-Modellen
• Integration in bestehende Mess-, Prüf- und Automatisierungstechnik
• Systematische Leistungsbewertung und Optimierung für reale Produktionsumgebungen

Ihr Ansprechpartner für automatische Bilderkennung

Das Fraunhofer IFAM ist Ihr Forschungspartner für KI basierte automatische Bilderkennung in der industriellen Qualitätssicherung und Prozesssteuerung. Sprechen Sie uns gerne an. Gemeinsam mit Ihnen entwickeln wir Lösungen, die Ihre Produktionsprozesse effizienter machen und Ihre Produktqualität messbar steigern.