Zuverlässigere Qualitätssicherung mit Künstlicher Intelligenz in der Lebensmittelverarbeitung

2.3.2021
March 2, 2021

Insbesondere in der Lebensmittelindustrie ist Effizienz entlang der gesamten Wertschöpfungskette ein essenzieller Wettbewerbsfaktor. Eine zuverlässige Automatisierung der Fertigungs- und Qualitätssicherungsprozesse ist hierbei entscheidend für eine moderne und leistungsfähige Fabrik.

Althergebrachte Qualitätslösungen – fehleranfällig, kompliziert, teuer

Klassische Bildverarbeitung muss sehr aufwändig von Grund auf programmiert werden. Hierbei werden Algorithmen von Experten von Hand entwickelt, das erfordert oftmals sehr viel Know-How und Zeit. Dabei lassen sich durch diese klassischen Lösungen komplexe Aufgaben, wie unterschiedliche oder schwierige Fehlerbilder, gar nicht oder nur sehr schwer abbilden. All das führt zu hohen Kosten und dazu, dass Qualitätsanforderungen oft nicht vollständig erfüllt werden können.

Darum muss die Lebensmittelindustrie Künstliche Intelligenz (KI) in Zukunft einsetzen

Mit KI-basierter Bildverarbeitung können Qualitätsinspektionen während des laufenden Betriebs zuverlässig und schnell automatisiert werden. Mit der Deep Learning DS Software von Data Spree lassen sich diese Lösungen effizient und einfach umsetzen. Im ersten Schritt müssen zunächst lediglich Bilder von guten und fehlerhaften Produkten aufgenommen werden. Dann erfolgt die Zuordnung der Bilder in „Ok“ und „Nicht Ok“, auch Annotation oder Labeling genannt. Die Data Spree unterstützt hier aktiv mit Annotation Tools und Services. Schließlich trainiert die KI iterativ die Erkennung und korrekte Zuordnung der „Ok“ und „Nicht Ok“ Beispiele. Die KI funktioniert auf Grundlage einer dem menschlichen Gehirn ähnlichen Verschaltung von Nervenzellen. Hierbei lernt die KI selbstständig gute von schlechten Produkten anhand von Bilddaten zu unterscheiden. Wie beim menschlichen Gehirn verbessert sich die Genauigkeit der KI kontinuierlich. Mit Deep Learning DS kann man diesen „Lernprozess“ schnell und einfach selbst durchführen. Die Data Spree bietet zudem auch den vollständigen Prozess bis hin zur produktiven Integration in die Anlage als Service an.

Entwicklungs- und Integrationsprozess in der KI-basierten Qualitätssicherung

Mit dieser Methode lassen sich unterschiedlichste und komplexe Fehlerbilder schneller kennen, beispielsweise verschiedenste Oberflächenfehler, Risse, Brüche, Farbfehler und vieles mehr – und das ohne eine einzige Zeile Programmiercode. Qualitätssicherungslösungen lassen sich somit sehr effizient und robust umsetzen. Selbst in wenigen Stunden lassen sich teilweise bereits einsatzfähige Prototypen erstellen. Die schnellen KI-Modelle der Data Spree sorgen zusätzlich für eine gute Echtzeitfähigkeit im hochfrequenten Produktionsbetrieb. Ein weiterer Vorteil ist die Flexibilität des lernenden Systems. Falls sich Produkte, Produkteigenschaften oder Fehlerbilder irgendwann aufgrund von Produktionsumstellungen ändern kann die KI ganz einfach mit neuen Bildern „gefüttert“ und nachtrainiert werden. So kann schnell und effektiv auf Änderungen in der Produktion reagiert werden, ohne wieder von vorne anfangen oder eine neue Lösung einkaufen zu müssen.

Beispiel: Qualitätssicherung von Keksen

Beider Qualitätssicherung von Kekswaren kann die KI in diesem Beispiel zuverlässig „Ok“ von „Nicht Ok“ Objekten unterscheiden. Der Output zeigt das Ergebnis und eine Heatmap an. Der rote Bereich in der Heatmap ist die Entscheidungsgrundlage der KI, ob ein Objekt als „Ok“ oder „Nicht Ok“ klassifiziert wird.

Die KI erkennt und lokalisiert verschiedenste Fehlerbilder und Abweichungen in Echtzeit

Hierbei kann die KI unterschiedlichste Fehlerbilder und Abweichungen vom „Ok“-Zustand problemlos erkennen. Die KI erkennt und lokalisiert offensichtliche Fehler, wie Löcher, große Risse oder Brüche. Aber auch schwieriger Fehlerbilder, wie kleine Brüche und Abplatzungen oder Oberflächenfehler. Dabei kann die austrainierte KI selbstständig jede mögliche Fehlervariante oder variable Abweichung erkennen und lokalisieren, auch wenn der Fehler nicht explizit im Trainingsdatensatz vorkam.

Mit dieser KI von Data Spree werden hier also alle möglichen Fehlerfälle erkannt. Früher hätte man für diese Qualitätsüberwachung aufwändig komplexe Algorithmen zur Detektion verschiedenster Abweichungen und Fehlertypen von Hand programmieren müssen. Diese Zeiten sind mit KI-basierter Bildverarbeitung von Data Spree vorbei, gerade für Aufgaben mit hoher Fehlervariabilität sind lernende KI-Systeme hervorragend geeignet. Das heißt gerade bei der Qualitätsüberprüfung von Lebensmitteln und Backwaren lohnt sich ein Blick auf das Thema KI immer.

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