Künstliche Intelligenz für die Produktion von morgen
Künstliche Intelligenz (KI) ist längst ein zentraler Baustein moderner Produktionsprozesse. Doch diese Systeme stoßen oft an ihre Grenzen, wenn die Bedingungen nicht ideal sind. Beispiel Schraubensortieranlage: Wenn eine Schraube einen anderen Farbton hat, erkennt die Anlage sie nicht mehr zuverlässig – obwohl sie voll funktionsfähig ist. Bei Qualitätsprüfungen können Reflexionen auf Oberflächen und wechselnde Lichtverhältnisse die Ergebnisse beeinträchtigen. Anwendungen, die unter Laborbedingungen gut funktionieren, verlieren im Produktionsalltag an Zuverlässigkeit.
Damit KI auch unter realen Produktionsbedingungen zuverlässig funktioniert, arbeiten interdisziplinäre Teams kontinuierlich an neuen Lösungen.
Partner im Forschungsprojekt DeepFrame
Hier setzt das Forschungsprojekt DeepFrame an – ein gemeinsames Vorhaben von Industrie und Wissenschaft mit der Hochschule Karlsruhe. Ziel ist es, KI-Systeme für industrielle Anwendungen robuster, flexibler und praxistauglicher zu machen, auch wenn es anspruchsvoll wird. Die industriellen Anwendungsfälle liefert die BMW AG. Unterstützt wird das Projekt vom Bundesministerium für Forschung, Technik und Raumfahrt (BMFTR). Teil des Konsortiums ist auch die VisionTools Bildanalyse Systeme GmbH, ein Unternehmen der Atlas Copco Group.
Arbeiten an Technologien mit Substanz
Bei Vision Tools arbeiten Spezialistinnen und Spezialisten daran, Lösungen zu schaffen, die im industriellen Alltag zuverlässig funktionieren.
Die Entwicklung robuster KI-Systeme erfordert technisches Verständnis, sorgfältiges Arbeiten und die Bereitschaft, sich intensiv mit realen Produktionsbedingungen auseinanderzusetzen.
Im Mittelpunkt stehen dabei nicht kurzfristige Trends, sondern langlebige, belastbare Technologien, die in Schlüsselbranchen eingesetzt werden – in Bereich Automotive, der Pharma- und Kunststoffindustrie oder im Maschinenbau.
Wer an solchen Lösungen arbeitet, gestaltet Technologien mit, die weltweit Produktionsprozesse stabiler und nachhaltiger machen.
Training in virtuellen Welten
KI-Systeme müssen trainiert werden – und hierin liegt die Besonderheit des Projekts Deep Frame: Das System trainiert nicht mit echten Bildern von Bauteilen, die aufwändig aufgenommen und beschrieben werden müssen, sondern in virtuellen Welten. Das funktioniert ähnlich wie Flugsimulator, der Piloten hilft, sich auf kritische Situationen einzustellen, ohne, dass sie diese selbst erleben – quasi ein Produktionssimulator. „Wir können alle denkbaren Bedingungen simulieren, auch kritische Situationen“, sagt Josef Djulic, Geschäftsführer von VisionTools. Dazu zählen Schatten, verschmutze Sensoren, Gegenlicht, Reflexionen oder auch fehlende Teile, die das System erkennen muss.
Damit KI auch unter realen Produktionsbedingungen zuverlässig funktioniert, arbeiten interdisziplinäre Teams kontinuierlich an neuen Lösungen.
Intelligente Sensorik für mehr Prozesssicherheit
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der sogenannten multimodalen Sensorik. Dabei werden unterschiedliche Sensordaten – etwa aus Farb- oder Wärmebildkameras – miteinander kombiniert. Das Ziel: Systeme sollen Informationen nicht isoliert betrachten, sondern zusammenführen, ähnlich wie der Mensch verschiedene Sinneseindrücke integriert. Fällt eine Datenquelle aus oder liefert ungenaue Ergebnisse, können andere Sensoren dies auffangen
Für Vision Tools als Unternehmen der Atlas Copco Group ist die Mitarbeit in solchen Projekten eng mit dem eigenen Selbstverständnis verbunden. Als führendes Systemhaus für industrielle Bildverarbeitung bietet Vision Tools leistungsstarke Systeme für die industriellen Produktion, gestützt auf moderne Bildanalyseverfahren und Robotik. Die Zusammenarbeit verbindet Perspektiven aus Forschung und Industrie. Für die beteiligten Teams entsteht so ein Umfeld, in dem neue Methoden unter realitätsnahen Bedingungen entwickelt und erprobt werden.
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