Handhabung von KI wird immer einfacher

Bildverarbeitung auf KI-Basis wird Normalität

8. Juli 2022, 18:11 Uhr | Christoph Siemon
Die Vision Cam AI.go ist ein flexibles Bildverarbeitungssystem auf Deep-Learning-Basis, entwickelt für Endanwender und zur Klassifizierung komplex zu unterscheidender Objekte.
Die Vision Cam AI.go ist ein flexibles Bildverarbeitungssystem auf Deep-Learning-Basis, entwickelt für Endanwender und zur Klassifizierung komplex zu unterscheidender Objekte.
© Imago Technologies

Deep Learning tritt in der industriellen Bildverarbeitung seinen Siegeszug an – und die Anwendung wird dabei immer einfacher, wie die Einsatzmöglichkeiten einer Smart Camera zeigen. Mit 60 Bildern als Trainingsgrundlage ist die KI-Industriekamera in der Lage, Lebensmittel selbständig zu inspizieren.

Befinden sich genügend Salamischeiben auf der Pizza? Ist gar eine Fliege auf dem Eis gelandet? Der Mensch kann dies bei der Inspektion von Lebensmitteln mit dem bloßen Auge erkennen. Mit klassischer Bildverarbeitung ist diese Aufgabe jedoch kaum lösbar.

Anbieter zum Thema

zu Matchmaker+
Carsten Strampe, Geschäftsführer von Imago Technologies
Carsten Strampe ist Geschäftsführer von Imago Technologies.
© Imago Technologies

Gerade bei organischen Produkten, die eine natürliche hohe Varianz haben, ist eine künstliche Intelligenz gefragt. Sie kann nach entsprechendem Training selbstständig entscheiden, ob eine Varianz zum Produkt gehört oder ob es sich um einen Fehler handelt – und kann die Produktvarianzen einer von fünf möglichen Sorten zuordnen.

»Bis dato war der Einsatz von KI in der Lebensmittelproduktion und -verarbeitung jedoch mit hohen Hürden behaftet: Es brauchte Expertise in KI und Bildverarbeitung; Hunderte Bilder mussten eingelernt werden, bevor ein Bildverarbeitungssystem das konnte, was das bloße Auge in Millisekundenschnelle erkennt«, sagt Carsten Strampe, Geschäftsführer von Imago Technologies.

In wenigen Minuten bereit, selbständig Entscheidungen zu treffen

Christoph Siemon, Sales Manager bei Imago Technologies
Christoph Siemon ist Sales Manager bei Imago Technologies.
© Imago Technologies

Das Einsteigermodell „Vision Cam AI.go“ des in Friedberg (Hessen) ansässigen Unternehmens verspricht nun schnelle Einsatzbereitschaft. Die industrielle KI-Kamera mit integriertem Prozessor ist darauf ausgelegt, Objekte in zwei bis fünf so genannte Klassen zu klassifizieren. Ohne Programmieraufwand und unterstützt von einer intuitiven Web-GUI können Anwender der Inferenzkamera ihre firmeneigenen Unterscheidungen in Form von unterschiedlichen Prüfobjekten oder Fertigungsabweichungen selbst beibringen, indem sie einfach ein paar Bilder für jede Klasse hochladen. Danach lernt die Vision Cam AI.go selbständig neue Bilder. Innerhalb weniger Minuten ist das System als voll funktionsfähiges Inspektionssystem einsatzbereit. Über digitale Schnittstellen ist die Smart Camera mit der Außenwelt verbunden.

60 Bilder reichen aus, um Produktionsfehler zu erkennen

Für die Klassifizierung komplex zu unterscheidender Objekte bietet sich die Vision Cam AI.go an.
Für die Klassifizierung komplex zu unterscheidender Objekte bietet sich die Vision Cam AI.go an.
© industrieblick / stock.adobe.com

Ein Keksproduzent beispielsweise will bei der Produktion Kekse ohne Nuss erkennen und aussortieren. Zunächst lädt er etwa 60 Beispielbilder von Keksen ohne Nuss in die KI-Trainingssoftware, anschließend ungefähr 60 Beispielbilder von Keksen mit Nuss. So lernt die KI von seinem Wissen. Dann startet er das vollautomatische Programm seines neuronalen Netzwerks, das in der Kamera ausgeführt wird. Sobald der Trainingsprozess abgeschlossen ist, bekommt er eine Benachrichtigung. Die KI-Software der Kamera hat nun die zwei Bildklassen „Keks ohne Nuss“ und „Keks mit Nuss“ eingelernt. Die Kamera ist bereit für die Entscheidung. Im Automatikmodus schaltet eine Lichtschranke das Signal für die Bildaufnahme, die Kamera entscheidet zwischen Bildklasse 1 „Keks ohne Nuss“ und Bildklasse 2 „Keks mit Nuss“ und sendet ein Signal an die SPS. Bei Bildklasse 1 wird ein Ventil für die Ausschleusung des Keks ohne Nuss geschaltet. So lässt sich der Einsatz von Bildverarbeitung auf KI-Basis in kurzer Zeit realisieren.

»Der Produktname Vision Cam drückt aus, dass es sich nicht nur um eine Kamera handelt, sondern um ein komplettes Vision-System«, führt Carsten Strampe aus. »AI steht für Artificial Intelligence, ‚Go‘ signalisiert, dass Anwender die Kamera direkt nutzen können. Wer schon einmal eine Smart Camera zum Laufen gebracht hat, kann auch mit der Vision Cam AI.go umgehen oder hat es damit noch wesentlich einfacher.«

Volle Kontrolle über sensible Bilddaten

Nur vier Schritte sind erforderlich, bis die smarte KI-Kamera selbstständig Entscheidungen trifft.
Nur vier Schritte sind erforderlich, bis die smarte KI-Kamera selbstständig Entscheidungen trifft.
© Imago Technologies

Ein weiterer Vorteil des Vision-Systems liegt darin, dass Anwender die volle Kontrolle über ihre Bilddaten haben. Nichts wäre peinlicher, als wenn sensible Daten wie etwa Fehlerbilder aus der Produktion via Cloud an die Öffentlichkeit gerieten. Bei der Vision Cam AI.go ist das ausgeschlossen. Der Einlernvorgang und die Speicherung der Bilder finden direkt in der Kamera statt – und bei Bedarf lässt sich dort alles löschen.

Darüber hinaus ist das kompakte Embedded-Vision-System überall integrierbar. »In nur wenigen Jahren ist es gelungen, dass derartige Anwendungen anstatt in einem großen Industrie-PC mit leistungshungriger GPU-Karte in einer noch nicht einmal faustgroßen Kamera integriert sind«, erläutert Carsten Strampe.

Praktischer Einsatz von KI in der Lebensmittelproduktion

Die Vision Cam AI.go lässt sich vielseitig einsetzen.
Die Vision Cam AI.go lässt sich vielseitig einsetzen.
© Imago Technologies

Ihre Vorzüge kann die Vision Cam AI.go besonders dort ausspielen, wo es für klassische Bildverarbeitung schwierig wird: bei Obst, Gemüse, Keksen, Pizza und vielen anderen Objekten, bei denen das eine nicht exakt dem anderen gleicht. Solange die Unterscheidungsmerkmale von Objekten mit dem bloßen Auge gut erkennbar sind, sind der Fantasie keine Grenzen gesetzt. »Der generelle Gedanke dabei ist: Kann ich eine Situation in zwei bis fünf unterschiedlichen Bildklassen abbilden«, beschreibt Carsten Strampe die Vorgehensweise.

Praktische Beispiele sind die Qualitätskontrolle, die Sortierung von Produkten sowie die Erkennung von Fremdkörpern oder Inhomogenität. Die Inspektion von Verpackungen ist ebenfalls denkbar: Die Kamera erkennt geöffnete Verpackungen, geknicktes Papier, einen Stau von Produkten, den Füllstand von Flüssigkeiten oder die Höhe eines Stapels. Auch auf Maschinenebene ist der Einsatz der AI-Kamera sinnvoll: In welcher Position steht eine Maschine? Ist der Hebel links, in der Mitte oder rechts? Ist das Ventil geöffnet? Gibt es einen Produktstau vor der Maschine? Ist eine Flasche auf dem Fließband umgefallen? Aus Sicht von Automatisierern und Qualitätsverantwortlichen ergibt sich also ein breites Spektrum von Anwendungen.

»Für die Inspektion und Sortierung von Prüfobjekten mit hoher Varianz bietet sich die Vision Cam AI.go an«, betont Carsten Strampe. »Imago Technologies beseitigt mit der Einsteigerkamera die Hürden für die Nutzung von KI in der Lebensmittelproduktion, sodass auch Unternehmen ohne Expertise in Deep Learning vom neuesten Stand der Technik profitieren und ihren Wettbewerbsvorsprung halten können.«


Verwandte Artikel

Imago Technologies

Künstliche Intelligenz