Serie „KI in der Baugruppeninspektion" »KI muss beweisen, kein Hype zu sein«

Johannes Richter, Göpel Electronic: »Für unsere kommenden Entwicklungen in der optischen Prüfung sehen wir Deep Learning als eine der Schlüsseltechnologien an.«
Johannes Richter, Göpel Electronic: »Für unsere kommenden Entwicklungen in der optischen Prüfung sehen wir Deep Learning als eine der Schlüsseltechnologien an.«

KI bringt viele Vorteile - in der Fertigungslinie und vor allem in der Baugruppeninspektion. Doch sie muss richtig eingesetzt werden, wie Johannes Richter von Göpel Electronic erklärt. Dabei gehe es vor allem um Transparenz und den Mehrwert für den Anwender.

Herr Richter, was verstehen Sie persönlich im Umfeld der Baugruppeninspektion unter Deep Learning, Machine Learning und Künstlicher Intelligenz und wo liegen aus Ihrer Sicht die wichtigsten Unterschiede?

Johannes Richter, Senior Engineer im Bereich Industrielle Bildverarbeitung/Inspektionslösungen von Göpel Electronic: Im Bereich der Baugruppeninspektion verwenden wir die gleichen gängigen Definitionen für diese drei Themengebiete wie in anderen Forschungszweigen.

Künstliche Intelligenz ist der Oberbegriff für die anderen beiden Begriffe. Es ist die Wissenschaft des Mechanisierens von Denkprozessen. Programmierbare Logikmaschinen, also Computer, sind seit jeher Vorreiter auf diesem Gebiet, und so wundert es nicht, dass Künstliche Intelligenz als eine der Kernkompetenzen der Computerwissenschaften zählt.

Machine Learning ist eines der Teilgebiete der KI. Es befasst sich mit dem automatisierten Erwerb von Wissen, dem Lernen. Das Wissen wird durch Beobachtungen oder verstärkendes Lernen Reinforcement Learning angesammelt. Am geläufigsten sind hierbei die Künstlichen Neuronalen Netze (KNN), die das erworbene Wissen implizit in den Gewichtsmatrizen ihrer Schichten speichern. Es sind jedoch auch viele andere Ansätze verfügbar, nur leider der breiten Masse meist unbekannt.

Wie sich nun Deep Learning vom Machine Learning abgrenzt oder eben auch nicht, darüber streiten sich so einige Experten. 

Welche Möglichkeiten eröffnen diese Technologien in der Baugruppeninspektion?

Durch KI werden sich uns zahlreiche neue Möglichkeiten bieten. In erster Linie versuchen wir, die Fehlererkennung zu erhöhen. Durch intelligente Systeme wird es möglich sein, Schlupferkennung am Klassifizierplatz zu verbessern und die Kapazitäten der bestehenden Inspektionssysteme vollständig auszuschöpfen. Die Anwender der Systeme werden durch intelligente Assistenzfunktionen viele Dinge einfacher durchführen können. Gerade regelmäßig anfallende und zeitaufwändige Arbeiten wie das Erstellen von Prüfprogrammen können vereinfacht werden. Auch Dinge wie Maschinen- und Linienüberwachung helfen dabei, Produktionsprozesse stabil am Laufen zu halten. 

Wo wird KI bereits eingesetzt?

Wir bieten Test- und Inspektionslösungen für verschiedenste Bereiche an - und KI ist in jedem Gebiet vertreten. Zum Beispiel gibt es Akustik-Testsysteme für mechatronische Komponenten im Automobil, die in Heckklappen, Autositzen usw. verbaut sind. Zur Überprüfung der Montagequalität im Fertigungsumfeld werden Körper- und Luftschallmessungen vorgenommen. Die objektive Analyse der Produkte durch vorgegebene mathematische Algorithmen wird erweitert durch eine subjektive Bewertung mittels psychoakustischer Messmethoden und künstlicher Intelligenz. Störgeräusche in der Fertigung haben durch die Verwendung von KI somit keinen wesentlichen Einfluss mehr auf die Akustikanalyse.

Schon seit einiger Zeit setzen wir zudem unsere Software „MagicClick“ ein. Hierbei handelt es sich um ein ausgereiftes KI-Werkzeug zum automatischen Erstellen eines AOI-Prüfprogramms. Diese automatisierte Prüfprogrammerstellung spart im Produktionsablauf viel Zeit und damit Geld.

Darüber hinaus sehen wir großes Potenzial im Bereich der Klassifikationsfunktionen, gestützt durch KI. Natürlich verraten wir kein Geheimnis wenn wir behaupten, dass wir auch in vielen anderen Bereichen an KI-Methoden zur Qualitätssicherung in Elektronik- und Automobilindustrie arbeiten.