Ein Leitfaden zu industrieller Bildverarbeitung: Grundlagen, Anwendungen und Vorteile KI-basierter Verfahren für präzise, automatisierte visuelle Prüfung und höhere Effizienz in produzierenden Unternehmen
Industrielle Bildverarbeitungssysteme erfassen Bilder über Kameras und werten sie mit Software automatisch aus. Ziel ist es, Fehler zu erkennen, Objekte zu identifizieren, Objekte nachzuverfolgen, Positionen zu bestimmen, Maße zu kontrollieren oder Codes zu lesen – alles ohne menschliches Zutun und auch bei niedrigen Taktzeiten. Während klassische Systeme mit fest kodierten Regeln arbeiten, setzen moderne Lösungen auf KI-basierte Bildverarbeitung. Diese nutzt maschinelles Lernen, um aus Beispieldaten zu lernen und bleibt auch bei potentiellen Produktionsabweichungen, Oberflächenvariationen oder neuen Geometrien robust.
Ein typisches Bildverarbeitungssystem in der Industrie besteht aus mehreren Kernkomponenten:
Die industrielle Bildverarbeitung umfasst mehrere Schritte:
Zunächst erfassen Industriekameras und Sensoren an der Produktionslinie Bilder der zu untersuchenden Objekte. Algorithmen (oft KI-gestützt) extrahieren dann relevante Merkmale und Informationen (z.B. Erkennen von Qualitätsproblemen oder Anomalien). Diese Auswertung ist der Kern der industriellen Bildverarbeitung: Auf ihr basieren automatisierte Folgeentscheidungen (z. B. Ausschleusen eines Schlechtteils). Die automatisierte, digitale Erfassung ermöglicht zudem ein durchgängiges Monitoring von Produktionsprozessen und Produktqualität und hilft, Fehler frühzeitig zu erkennen und häufig schon vor ihrer Entstehung zu vermeiden.
Industrielle Bildverarbeitung automatisiert die Auswertung von Bilddaten und macht so visuelle Prüf- und Identifikationsaufgaben schnell, objektiv und reproduzierbar. Daher ist sie zur Schlüsseltechnologie in modernen Unternehmen geworden, in denen die Bildanalyse für Prozessoptimierung und Qualitätskontrolle unverzichtbar ist.
Produzierende Unternehmen
Industrielle Bildverarbeitung ermöglicht in der Fertigung die automatisierte Qualitätskontrolle von Bauteilen, z.B. um Fehler auf Oberflächen zu erkennen oder Maßabweichungen zu prüfen. Sie ermöglicht somit auch die kontinuierliche Überwachung der Produktqualität.
Logistikdienstleister
In der Logistik dient Bildverarbeitung unter anderem der Identifikation, Zählung und Sortierung von Paketen oder Bauteilen. Sie ermöglicht eine effiziente Prozessautomatisierung und unterstützt bei der lückenlosen Nachverfolgbarkeit im Warenfluss.
Landwirtschaft
In der Landwirtschaft wird Bildverarbeitung zur Erkennung, Sortierung und Qualitätsbewertung von Erntegut eingesetzt. Sie identifiziert z. B. Reifegrade, Beschädigungen oder Fremdkörper und kann auch bei der automatisierten Unkrauterkennung und -entfernung unterstützen.
Fehlererkennung
Mit Bildverarbeitungssystemen können sichtbare Defekte wie Kratzer, Risse oder Verunreinigungen zuverlässig erkannt und klassifiziert werden.
Objekterkennung
Bildverarbeitungssysteme identifizieren Bauteile im Bildfeld anhand charakteristischer Merkmale wie Form, Farbe oder Kontur zur Prüfung auf Vollständigkeit.
Messen
Maße wie Länge, Breite, Abstände oder Winkel werden direkt aus dem Bildmaterial ermittelt, ohne dass physischer Kontakt nötig ist.
Positionserkennung
Die exakte Lage oder Ausrichtung eines Objekts wird erfasst, um mögliche Fehler zu erkennen oder es anschließend korrekt weiterzuverarbeiten.
Codes auslesen
Maschinenlesbare Codes wie Barcodes oder Data-Matrix-Codes werden können automatisch und auch bei sehr niedriger Taktzeit erkannt und ausgelesen werden.
Text auslesen (OCR)
Optische Zeichenerkennung ermöglicht das automatische Erfassen von aufgedrucktem Text wie Seriennummern, Chargen oder Etiketteninhalten.
Künstliche Intelligenz treibt die nächste Generation industrieller Bildverarbeitung voran, indem sie das zentrale Element – die automatische Prüfaufgabe – deutlich verbessert. Dadurch wirkt sie direkt auf alle wesentlichen Ziele ein: höhere Produktionseffizienz, bessere Produktqualität und geringere Kosten.
Einfache Bedienung
Im Gegensatz zu regelbasierten Systemen benötigen Deep-Learning-Lösungen kein spezialisiertes Bildverarbeitungswissen. Die Anpassung erfolgt intern, effizient und schnell, ohne dass externe Ressourcen benötigt werden.
Höhere Erkennungsgenauigkeit
KI-basierte Bildverarbeitung erkennt auch komplexe Fehlerbilder, die regelbasierte Systeme nicht zuverlässig erfassen können. So lassen sich anspruchsvolle Prüfaufgaben automatisieren, Pseudoausschuss vermeiden und Kosten senken – bei gleichbleibend hoher Produktqualität.
Größere Flexibilität
KI-basierte Bildverarbeitungssysteme lassen sich schnell an neue Produkte oder Fehlerklassen anpassen. Das reduziert Rüstzeiten und spart in dynamischen Produktionsumgebungen Zeit und Kosten.
In Zeiten von steigenden Qualitätsanforderungen und immer komplexeren Produkten wird die industrielle Bildverarbeitung zur Schlüsseltechnologie in der Produktion. Die nächste Generation industrieller Bildverarbeitung ermöglicht nicht nur präzise Fehlererkennung und digitale Datenerfassung, sondern macht die Qualitätskontrolle zur Informationsquelle für kontinuierliche Prozessverbesserung.
Sie bezeichnet den Einsatz von Kamerasystemen und Software zur automatisierten visuellen Inspektion in der Produktion. Typische Anwendungen sind Fehlererkennung, Messen, Objekterkennung oder das Auslesen von Codes.
Mit Bildverarbeitungssystemen können sichtbare Defekte wie Kratzer, Risse oder Verunreinigungen deutlich zuverlässiger erkannt und klassifiziert werden als dies durch manuelle Prüfungen möglich ist. Menschen treffen subjektive Entscheidungen, die z.B. von Erfahrung und Aufmerksamkeit abhängen, während gut eingestellte automatisierte Systeme konsistent und zuverlässig arbeiten.
Klassische Systeme arbeiten regelbasiert, also mit festen Vorgaben zur Fehlererkennung. KI-basierte Systeme lernen aus Beispieldaten und können so auch komplexe, variierende Fehlerbilder erkennen – mit deutlich weniger manueller Konfiguration.
KI sorgt für höhere Erkennungsgenauigkeit, flexiblere Anpassung an neue Produkte und einfachere Bedienung, da Nachkalibrierungen entfallen. Das führt zu weniger Pseudoausschuss, konsistenter Qualität und geringeren Kosten in der Fertigung.
Nein. Auch kleinere und mittlere Unternehmen profitieren von KI-Systemen – insbesondere wenn bestehende Systeme nicht funktionieren, hohe Qualitätsansprüche oder Fachkräftemangel eine Rolle spielen. Moderne Systeme wie Maddox AI sind sehr einfach zu bedienen und skalierbar.
Kameras, Beleuchtung und Industrie-PC werden entsprechend der Prüfaufgabe direkt an der Linie positioniert. Die Anbindung an bestehende Steuerungssysteme wie SPS oder MES erfolgt über standardisierte Schnittstellen. Bei KI-basierten Systemen spielt die Qualität der Bilddaten eine zentrale Rolle. Dank der Tools zur Datenaufbereitung lassen sich mit Maddox AI geeignete Datensätze schnell erstellen – so können erste Modelle oft in kurzer Zeit trainiert und in der Produktion eingesetzt werden.
Der Aufwand hängt von der Komplexität der Anwendung ab. In vielen Fällen kann ein System mit vorhandenen Bilddaten trainiert werden. Wichtig ist vor allem ein gutes Verständnis für das zu prüfende Produkt – weniger technisches Know-how.
Maddox AI bietet komplette Lösungen für industrielle Bildverarbeitung – von Hardware bis KI-Software. Ob mit vorhandener Technik oder als Komplettpaket: Unsere Software ist mit gängigen Kameras kompatibel und lässt sich einfach integrieren. Die Implementierung begleiten wir Schritt für Schritt – inklusive Support nach dem Go-live.
We are ISO 27001 certified.
