SuPAR AI – KI-gestützte Sichtprüfung

KI-gestützte Sichtprüfung ist ein Ansatz zur Qualitätsprüfung, bei dem Deep-Learning-Modelle ausgewählte repetitive Prüfungen übernehmen, während der Bediener für die Gesamtprüfung und die finale Beurteilung verantwortlich bleibt. SuPAR AI wendet diesen Ansatz innerhalb der Augmented-Reality-Prüfung an, die Ihr Team bereits auf einem Tablet durchführt, und automatisiert definierte und wiederkehrende Merkmale wie Punktschweißungen, Löcher und Bolzen. Es läuft innerhalb der bestehenden SuPAR App Arbeitsablauf und nicht als separates System, und seine Leistung hängt von Trainingsdaten, Aufnahmebedingungen, Prozessschwankungen und Validierung ab.

Was bedeutet KI-gestützte visuelle Inspektion in der Praxis?

Bei einem Bauteil mit hoher Stückzahl besteht ein Großteil der Prüfung aus Wiederholungen: Demselben Merkmalstyp wird immer wieder auf einem Paneel oder einer Baugruppe lokalisiert und bestätigt. SuPAR AI ist genau auf diese Wiederholungen ausgerichtet. Die Module erkennen definierte Zieltypen, während der Bediener die AR-Prüfung durchführt, und markieren Ziele, die als fehlend, falsch positioniert oder unvollständig erscheinen.

Das ist nicht dasselbe wie eine allgemeine Defekterkennung. SuPAR AI arbeitet an der Anwesenheits-, Positions- und Abwesenheitsprüfung für Zieltypen, für die das System trainiert und validiert wurde. Oberflächenbeschaffenheit, Maßabweichungen und Toleranzprüfungen bleiben außerhalb seines Anwendungsbereichs, und die Entscheidung über Gut oder Schlecht verbleibt beim Bediener.

Was kann SuPAR KI automatisch überprüfen?

SuPAR AI umfasst derzeit spezialisierte Module für:

Modul	Was es unterstützt
Locherkennung	Anwesenheits- und Lageprüfung von Löchern an Platten und Baugruppen
Punktschweißprüfung	Bestätigung der Punktschweißpositionen anhand der definierten Prüfschablone
Bolzenprüfung	Anwesenheits- und Lageprüfung von Bolzen
Positionsidentifikation	Überprüfung, ob sich ein definiertes Ziel in seiner erwarteten Position befindet
Abwesenheitserkennung	Markieren von Zielen, die erwartet, aber nicht gefunden wurden

Jedes Modul ist an einen definierten Zieltyp anstatt an eine allgemeine Defektkategorie gebunden. Die Abdeckung für ein bestimmtes Teil hängt davon ab, wie die Inspektionsvorlage vorbereitet ist in SuPAR Composer und ob die relevanten Zieltypen für diese Anwendung validiert wurden.

Wie fügt sich SuPAR AI in den Inspektions-Workflow ein?

1. Definieren Sie Ziele in Composer. In SuPAR Composer, sind die wiederkehrenden Zieltypen neben CAD-Geometrie, Prüfpunkten und visuellen Anmerkungen in der Inspektionsvorlage enthalten.
2. Führen Sie die Inspektion in der App durch. Auf einem Tablet, SuPAR App führt die AR-Prüfung mit nominaler, über das physische Bauteil gelegter CAD-Geometrie durch, während SuPAR KI die definierten Ziele überprüft. Der Bediener kümmert sich um alles, was Beurteilung erfordert.
3. Überprüfen und im Web-Viewer teilen. Prüfschritte und Ergebnisse werden aufgezeichnet und können von Kollegen eingesehen werden in SuPAR Web Viewer, direkt auf dem 3D-Modell.

Es gibt keine separate KI-Anwendung zu installieren oder zu bedienen. Dieselbe Vorlage, dasselbe Gerät und dieselbe Inspektionseinheit führen die KI-Prüfungen durch, wodurch der Prozess in der Werkshalle für den Bediener unverändert bleibt.

Wie werden KI-gestützte Inspektionen aufgezeichnet?

Prüfschritte werden während der Inspektion digital erfasst, anstatt nachträglich übertragen zu werden, was eine nachvollziehbare Dokumentation für spätere Auswertungen und Überprüfungen unterstützt. Ergebnisse können als strukturierte digitale Berichte erstellt werden, wodurch die Abhängigkeit von papierbasierten Methoden verringert und der Vergleich von Ergebnissen über Bauteile, Schichten und Standorte hinweg erleichtert wird.

Da der Datensatz zum Zeitpunkt der Inspektion erstellt wird, bleiben die Mängel mit dem Zielobjekt und der Position, auf die sie sich beziehen, verknüpft. Dies kann Qualitätsteams dabei helfen, spezifische Mängel nachzuverfolgen, ohne die Abfolge aus handgeschriebenen Notizen rekonstruieren zu müssen.

Wie werden neue Inspektionsziele hinzugefügt?

SuPAR-KI-Moduln sind für definierte Zieltypen ausgelegt, sodass die Ausweitung der Abdeckung auf ein neues Ziel eine Entwicklungsaktivität ist, anstatt etwas, das das System von selbst tut. Das Hinzufügen oder Verbessern eines Moduls umfasst das Sammeln repräsentativer und korrekt beschrifteter Bilder aus der Anwendung, das Neutrainieren des relevanten Modells und die Validierung seines Verhaltens unter realen Aufnahmebedingungen, bevor es in der Produktion eingesetzt wird.

Das Datenvolumen, der erforderliche Aufwand und die resultierende Leistung variieren je nach Anwendung. Bauteilgeometrie, Oberflächengüte, Beleuchtung in der Werkshalle und normale Prozessschwankungen beeinflussen das Machbare, weshalb der Umfang für jeden Anwendungsfall bestätigt und nicht von einer anderen Implementierung abgeleitet werden sollte.

Wo stiftet SuPAR AI den größten Nutzen?

SuPAR AI ist dort am relevantesten, wo Prüfungen repetitiv, gut definiert und in hohem Volumen anfallen:

• Rohbau, zur Überprüfung von Punktschweißungen und Bolzen an Automobilbaugruppen
• Prüfung von Löchern und Merkmalen in großen Stückzahlen auf großen Platten und Strukturen
• Wareneingang und Zulieferteile mit wiederholten Merkmalen zur Bestätigung
• Prüfungen der Vollständigkeit am Ende der Fertigungslinie über viele identische Ziele hinweg

Es wird von Teams in den Bereichen Automobilindustrie, Luft- und Raumfahrt sowie Verteidigung, Schwerindustrie, Land- und Baumaschinen, Energie, Bergbau und Spritzguss eingesetzt. Die Eignung hängt eher von der Zielart und den Prüfbedingungen ab als von der Branche allein.

Wie unterscheidet sich SuPAR AI von Bildverarbeitungssystemen?

Fest installierte, automatisierte optische Inspektionssysteme werden typischerweise an einer definierten Station mit kontrollierter Beleuchtung und fester Teileverzahnung installiert und sind so konzipiert, dass sie ohne Bediener laufen. SuPAR AI arbeitet innerhalb einer handgeführten AR-Inspektion auf einem Tablet und unterstützt den Bediener, anstatt ihn aus dem Prozess zu nehmen.

Die beiden Ansätze eignen sich für unterschiedliche Situationen. Wo Teile groß, gemischt oder durch mehrere Stationen bewegt werden und wo sich eine dedizierte Bildverarbeitungszelle nur schwer rechtfertigen lässt, kann ein AR-basierter Arbeitsablauf mit KI-Unterstützung für repetitive Ziele eine praktischere Lösung sein. Wo ein einzelnes Merkmal mit hohem Volumen an einer festen Station unter kontrollierten Bedingungen geprüft wird, ist ein dedizientes Bildverarbeitungssystem möglicherweise nach wie vor die bessere Wahl.

Häufig gestellte Fragen

Was ist KI-gestützte Sichtprüfung?

Es handelt sich um eine visuelle Qualitätsprüfung, bei der KI ausgewählte repetitive Prüfungen übernimmt, wie etwa das Erkennen und Bestätigen wiederkehrender Merkmale, während der Bediener die Kontrolle über die Gesamtprüfung und eventuelle Beurteilungen behält. Es handelt sich um einen hybriden Ansatz und nicht um einen Ersatz für die menschliche Inspektion.

Was kann SuPAR AI automatisch verifizieren?

SuPAR AI umfasst Module zur Locherkennung, Schweißpunktprüfung, Bolzeninspektion, Positionsidentifikation und Anwesenheitsprüfung. Diese decken die Anwesenheits-, Positions- und Abwesenheitsprüfung für definierte Zielarten ab. Die Abdeckung für ein bestimmtes Bauteil hängt von der Prüfvorlage und der Validierung für diese Anwendung ab.

Ersetzt SuPAR AI den Prüfer?

Nein. SuPAR AI arbeitet innerhalb des SuPAR-App-Workflows und unterstützt den Bediener, indem es repetitive Prüfungen übernimmt, sodass sich die Aufmerksamkeit auf Entscheidungen richten kann, die ein menschliches Auge erfordern. Der Bediener bleibt für die Inspektion sowie die Annahme- oder Ablehnungsentscheidung verantwortlich.

Wie unterscheidet sich SuPAR AI von Bildverarbeitungssystemen oder AOI-Systemen?

SuPAR AI läuft innerhalb einer AR-Inspektion auf einem Tablet und unterstützt den Bediener, anstatt als festes Kamerasystem an einer separaten Station zu fungieren. Es fügt sich in einen bestehenden Fertigungsprozess ein, anstatt spezielle Bildverarbeitungshardware und eine kontrollierte Teilepositionierung zu erfordern.

Wie genau ist SuPAR AI?

Die Leistung hängt von den Trainingsdaten, den Aufnahmebedingungen, Prozessschwankungen und der Validierung ab, sodass ein einzelner Genauigkeitswert über verschiedene Anwendungen hinweg nicht aussagekräftig wäre. Das erwartete Verhalten für einen bestimmten Zieltyp und ein spezifisches Teil sollte durch eine Validierung während der Evaluierung ermittelt werden.