Mit Computer Vision lernen Maschinen, ihre Umgebung wahrzunehmen – ähnlich, wie Menschen das mit ihren Augen tun. Die Maschinen nutzen Kameras, deren Bildmaterial mit KI-Unterstützung und Edge Computing in Echtzeit ausgewertet wird. Dadurch lassen sich zahlreiche Abläufe automatisieren und optimieren. Dell Technologies gibt einen Überblick über die Einsatzszenarien.
- Qualitätskontrolle: Computer Vision hilft bei der Qualitätskontrolle in der Fertigung und kann selbst kleinste Fehler erkennen. Dazu zählen etwa winzige Risse in Materialien oder minimal verfärbte Oberflächen, die auf einen Mangel hindeuten können. Ebenso ist die automatisierte Kontrolle von Beschriftungen, Etiketten und Verpackungen möglich. Fertigungsoptimierung: Nehmen Roboter per Computer Vision ihre Umgebung wahr, unterstützt dies deren Funktion beim Greifen.
- Digitalisierung analoger Anzeigen: Werden Kameras vor Signallämpchen, Zeigermessgeräten oder monochromen Displays platziert, kann eine KI die abzulesenden Werte in digitale Daten umwandeln.
- Predictive Maintenance: Das Ablesen von analogen Anzeigen mit Kameras und KI-Unterstützung hilft auch bei der vorausschauenden Wartung, weil sich leichter nachvollziehen lässt, wenn Grenzwerte überschritten werden und Defekte drohen. Computer Vision kann in diesem Bereich zudem auf Abweichungen wie etwa unerwünschte Schwingungen hinweisen, oder auf Teile, die zu viel Spiel haben. Dies setzt Kameras mit Infrarotsensor voraus.
- Arbeitssicherheit: Unternehmen können mit Computer Vision überwachen, dass Mitarbeiter die vorgeschriebene Schutzausrüstung tragen, und warnen, wenn das vergessen wird. Ebenso ist die Technologie in der Lage zu erkennen, wenn Mitarbeiter versehentlich den Arbeitsbereich eines Roboters betreten, und diesen sofort zu stoppen, sodass niemand verletzt wird.
- Gesundheitsschutz: Mit Computer Vision lassen menschliche Tätigkeiten hinsichtlich Körperhaltung bei besonderer Belastungen und unergonomische Tätigkeiten wie Hebe- und Überkopf-Arbeiten identifizieren. Auch Laufwege können optimiert werden.
- Unfallerkennung: Computer Vision ist in der Lage, etwa leichte Rauchentwicklung zu erkennen und somit frühzeitig vor Bränden warnen. Darüber hinaus hilft die Technologie, Lecks an Leitungen und Behältern aufzuspüren, aus denen möglicherweise gefährliche Flüssigkeiten oder Gase austreten.
- Echtzeit-Tracking: Tracking von Bauteilen, Produkten, Containern, Paletten und Werkzeugen zwar auch mit Barcode-Scannern möglich, Computer Vision kann die Objekte jedoch überall im Raum erfassen, sie müssen nicht direkt an einem Scanner vorbeifahren.
- Logistik-Optimierung: Computer Vision-Systeme können Objekte identifizieren und mehrere Barcodes auf einmal einlesen, was die Kontrolle von Wareneingängen und -ausgängen beschleunigt.
- Werksschutz: Aufnahmen von Überwachungskameras lassen sich mit Hilfe von Computer Vision automatisiert auswerten, etwa um Unbefugte auf dem Betriebsgelände zu entdecken oder die Manipulation von Anlagen zu verhindern. Das System informiert die Mitarbeiter des Werksschutzes bei verdächtigen Aktivitäten.
„Computer Vision ist eine unglaublich vielseitige Technologie, die Fertigungsunternehmen enorme Chancen bietet, ihre Digitalisierung weiter voranzutreiben und Abläufe zu verbessern“, erklärt Chris Kramar, Director und General Manager OEM Solutions DACH bei Dell Technologies. „Die Voraussetzung dafür sind jedoch leistungsfähige Edge-Infrastrukturen, um die umfangreichen Bild- und Videodaten schnell zu übertragen und auszuwerten. Nur so sind Echtzeit-Reaktionen auf Geschehnisse im Fertigungsbereich möglich. Das Training der KI-Modelle kann und sollte hingegen im Rechenzentrum erfolgen, wo die benötigten Speicher- und Rechenressourcen viel effizienter bereitgestellt werden können.“
