Unser Kunde fertigt filtertechnische Komponenten für die Automobilindustrie in sehr hohen Stückzahlen. Bei weit über einer Million produzierten Teilen pro Tag muss die Qualitätsprüfung extrem kurze Taktzeiten einhalten und gleichzeitig eine Erkennungsrate von mehr her als 99,9 % gewährleisten. Die Bilderfassung erfolgt über eine industrielle Kamerasteuerung von Keyence. Die Bilder werden anschließend per FTP an das Maddox AI-System übertragen. Das Prüfergebnis muss daraufhin an die SPS übermittelt werden, damit fehlerhafte Teile zuverlässig und automatisch aus der Produktionslinie ausgeschleust werden können. Vor der Einführung von Maddox AI wurde ein regelbasiertes Bildverarbeitungssystem eingesetzt. Aufgrund der hohen Variabilität bei Gutteilen und der teilweise optisch sehr ähnlichen Erscheinung von Gut- und Schlechtteilen war dieses System jedoch nicht in der Lage, zuverlässig zwischen OK- und NOK-Teilen zu unterscheiden. Das Ergebnis war eine hohe Pseudoausschussrate: Viele eigentlich fehlerfreie Teile wurden fälschlicherweise als Ausschuss klassifiziert. Dies führte zu unnötigem Materialverlust und minderte die Produktionseffizienz. Das Ziel war es daher, die Pseudoausschussrate signifikant zu senken, ohne die hohen Geschwindigkeitsanforderungen der Produktion zu beeinträchtigen.