Intelligente Qualitätskontrolle für industrielle Bauteile
Projektziele & Projektergebnis
Umsetzung projekt in den Bereichen „Produkte“ mit dem Ziel der Erhöhung/Steigerung/ Optimierung der Nachhaltigkeit und der Produkt- / Servicequalität.
Ein neuronales Netz wurde erfolgreich entwickelt, das Anomalien in industriell gefertigten Bauteilen frühzeitig und zuverlässig erkennt.
Gesamtprojekt
Top Erkenntnisse aus dem Projekt
Ausgangslage
Zentrale Fragestellungen im Projekt
- Wie lassen sich neuronale Netze so trainieren, dass sie auch feine oder seltene Abweichungen in Bauteilen zuverlässig erkennen?
Projektdetails
Dieser Bericht beschreibt das Projekt in Zusammenarbeit mit unserem Partner IDS, bei dem das Erkennen von Anomalien in industriell gefertigten Bauteilen mithilfe von Neuronalen Netzen im Fokus steht. Das Hauptziel dieser Kooperation bestand darin, innovative Lösungen zu entwickeln, die es ermöglichen, Defekte und Abweichungen in hergestellten Bauteilen frühzeitig zu erkennen und somit die Qualitätssicherung in der industriellen Fertigung zu optimieren.
Hintergrund
In der industriellen Fertigung ist die Erkennung von Anomalien und Defekten von entscheidender Bedeutung, um fehlerhafte Produkte zu identifizieren, bevor sie den Kunden erreichen. Traditionelle Methoden zur Qualitätskontrolle können jedoch nicht immer alle subtilen oder sich ändernden Muster von Abweichungen erfassen. Hier setzt der Einsatz von Neuronalen Netzen an, die mithilfe von maschinellem Lernen und Deep Learning dazu in der Lage sind, komplexe Muster und Zusammenhänge zu erkennen.
Methodik
1. Datenerfassung: Um das Neuronale Netz zu trainieren, wurden umfangreiche Datensätze von industriell gefertigten Bauteilen gesammelt, die sowohl normale als auch fehlerhafte Exemplare umfassten.
2. Datenvorbereitung: Die Daten wurden gereinigt, transformiert und in Trainings-, Validierungs- und Testsets aufgeteilt. Dabei wurde besonderes Augenmerk auf die Balance zwischen normalen und anomalen Beispielen gelegt.
3. Netzarchitektur: Verschiedene Neuronale Netzarchitekturen wie Convolutional Neural Networks (CNNs) oder Autoencodern wurden evaluiert und angepasst, um die besten Ergebnisse bei der Erkennung von Anomalien zu erzielen.
4. Training und Validierung: Das Netz wurde auf den Trainingsdaten trainiert und auf den Validierungsdaten optimiert. Hyperparameter wurden angepasst, um Überanpassung zu vermeiden.
5. Test und Bewertung: Das trainierte Netz wurde auf dem Testdatensatz evaluiert, um seine Fähigkeit zur Erkennung von Anomalien zu bewerten. Verschiedene Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Recall und F1-Score wurden verwendet.
Ergebnisse und Diskussion
Die Ergebnisse dieses Projekts waren vielversprechend:
• Das entwickelte Neuronale Netz zeigte eine hohe Fähigkeit, Anomalien in industriell gefertigten Bauteilen zu erkennen, sogar solche, die für das menschliche Auge schwer zu erkennen sind.
• Die Netzarchitektur und Hyperparameter spielten eine entscheidende Rolle in Bezug auf die Erkennungsleistung.
• Das System konnte dazu beitragen, potenzielle fehlerhafte Bauteile frühzeitig zu identifizieren, was die Qualitätssicherung verbesserte und Ausschuss reduzierte.
Fazit
Das Projekt "Erkennen von Anomalien in industriell gefertigten Bauteilen mithilfe von Neuronalen Netzen" in Zusammenarbeit mit unserem Partner IDS war ein Erfolg. Die entwickelte Technologie hat das Potenzial, die Effizienz der industriellen Fertigung erheblich zu steigern, indem sie frühzeitig Anomalien erkennt und die Qualität der produzierten Bauteile sicherstellt. Die Integration von KI-gestützten Qualitätskontrollsystemen kann dazu beitragen, Kosten zu senken, Kundenzufriedenheit zu steigern und die Wettbewerbsfähigkeit zu stärken.
