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Nicht nur Stichproben: Wie Künstliche Intelligenz die Qualitätskontrolle revolutioniert

Vom Forstbetrieb bis zum Tischler: Eine Künstliche Intelligenz erkennt jedes Holzstück wieder © Photo by Markus Spiske on Unsplash
Vom Forstbetrieb bis zum Tischler: Eine Künstliche Intelligenz erkennt jedes Holzstück wieder © Photo by Markus Spiske on Unsplash

Schimmel- oder Pilzbefall können in der Holzindustrie verheerende Folgen haben. Dennoch: Jedes einzelne Holzstück genau zu untersuchen, das wäre in einem Forstbetrieb oder Sägewerk viel zu aufwändig. Der zuständige Facharbeiter macht also Stichproben. Dieser Schritt wird in Zukunft automatisiert ablaufen und zwar nicht nur an einzelnen Holzstücken wie bisher sondern an allen. Möglich wird das durch eine intelligente Industriekamera, die auf Materialoberflächen spezialisiert ist.

Ohne Markierung oder QR-Code

„Fast jedes Material ermöglicht eine eindeutige Identifizierung eines konkreten Stückes an der Oberfläche“, erklärt Sinan Tankaz, der seit April die neu geschaffene Abteilung Artificial Intelligence bei Kapsch BusinessCom leitet, wo genau diese Technologie entwickelt wird. Für die Identifizierung muss das jeweilige Stück lediglich eine grobe Oberfläche haben – komplett glatte Materialien, etwa Spiegel, scheiden aus. Die Kamera kann also ein bestimmtes Holzstück in einem Forstbetrieb, Sägewerk oder einer Tischlerei unter vielen wieder erkennen – ganz ohne QR-Code oder anderen Markierungen. „Das Coole ist, dass man am Holzstück selbst nichts anbringen muss“, so Tankaz. Funktionieren würde das aber zum Beispiel auch bei Stein oder Kunststoffteilen.

In etwa ein bis zwei Jahren wird die Technologie so weit sein, dass die Kamera jedem Holzstück anhand der Holzmaserung einen digitalen „Fingerabdruck“ zuweist und es jederzeit wieder erkennt, schätzt der Experte. Die größte Herausforderung sei derzeit, die richtige Position für die Kamera zu finden, damit die Wiedererkennung immer einwandfrei funktioniert. Der „Fingerabdruck“ wäre für die Holzindustrie eine enorme Erleichterung, da sie die eindeutige Rückverfolgung eines Holzstückes ermöglichen würde.

Schimmel oder Schmutz? Die Kamera muss lernen

Ebenfalls noch Zukunftsmusik ist die eingangs erwähnte Erkennung von Schimmel oder Verunreinigungen. Für dieses „Machine Learning“ braucht die Künstliche Intelligenz eine große Masse an Bildern – sie muss lernen, Pilze von Erde zu unterscheiden und einen Krankheitsbefall auch dann erkennen, wenn es sich um einen seltenen Fall handelt. Solange die Kamera „lernt“, wird der gesamte Videostream verwendet: „Da fallen dann schnell ein bis zwei Terabyte an Daten pro Monat an“, sagt der AI-Experte. Für den laufenden Betrieb reduziere sich diese Datenmenge dann auf etwa ein halbes Gigabyte pro Monat.

Was die Kamera aber jetzt schon kann: Sie kann anhand der Kameraaufnahme den Durchmesser von Holzstücken berechnen. So lässt sich sehr schnell das Volumen einer Fuhre Holzstämme für den Transport kalkulieren. „So lassen sich bestimmte Prozesse in der Holzindustrie massiv beschleunigen“, so Tankaz. In einem Sägewerk würde die Kamera den Durchmesser von Stämmen auf einem LKW erkennen und den Fahrer den richtigen Platz zum Abladen zuweisen.

Qualitätsmängel schon früh vorhersagen

Das große Ziel ist aber die automatische Qualitätskontrolle sämtlicher Stücke. In Zukunft sollen solche Kameras nicht nur Holz auf Schimmelbefall kontrollieren oder Steinoberflächen analysieren. „Man könnte Schweißnähte oder Stücke aus dem Kunststoffguss überprüfen und vorhersagen, ob die Qualität auch in Zukunft ausreicht“, erklärt Tankaz. Die AI könnte also eine Aussage dazu treffen, ob eine Struktur irgendwann Risse bekommen könnte. Im Produktionszyklus könnte man dann bereits in einem frühen Produktionsschritt wissen, ob ein Werkstück die nächsten, vielleicht teureren Schritte überstehen wird. „Predictive Quality“ nennt Tankaz das: „Das wird in der verarbeitenden Industrie zum Standard in der Qualitätskontrolle werden“, ist er sich sicher.

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