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KI in der Inspektion: Innovative Lösungen von INTRAVIS

Geschrieben von INTRAVIS | Nov 21, 2024 8:30:00 AM

Die Kunststoffverpackungsindustrie steht vor immer größeren Herausforderungen in Bezug auf Produktqualität und Effizienz. Als führender Anbieter von Bildverarbeitungssystemen für die Qualitätskontrolle nutzt INTRAVIS die transformative Kraft von Künstlicher Intelligenz (KI) und Deep Learning, um diesen Herausforderungen zu begegnen und neue Standards in der Branche zu setzen.

Die Macht der KI in der Bildverarbeitungsinspektion

KI und Deep Learning haben die Landschaft der Qualitätssicherung grundlegend verändert. Diese Technologien ermöglichen:

  • Automatisierte Fehlererkennung: Mit neuronalen Netzen können selbst kleinste Fehler mit hoher Präzision erkannt werden.
  • Anomalie-Erkennung: KI-Systeme erkennen nicht nur vordefinierte Muster, sondern auch unerwartete Abweichungen vom Normalzustand.
  • Adaptives Lernen: Die Modelle passen sich an wechselnde Produktionsbedingungen an und gewährleisten eine gleichbleibende Qualitätskontrolle.

 

INTRAVIS: Pionier in der KI-gestützten Qualitätskontrolle

Wir haben uns als Vorreiter bei der Integration von KI-Technologien in Bildverarbeitungsprüfsysteme etabliert. Tatsächlich haben wir unsere ersten KI-Algorithmen bereits vor über 10 Jahren in einem System eingesetzt, lange bevor KI als Thema in aller Munde war.

Im Laufe der Jahre haben wir Erfahrungen gesammelt, die wir für neue Lösungen in den von uns bedienten Bereichen nutzen konnten.

So nutzt der IMLWatcher KI, um transparente In-Mold-Etiketten präzise auf Abweichungen zu prüfen, während der SleeveWatcher durch die Erkennung von Anomalien eine höhere Robustheit bei der Sleeve-Etikettenprüfung gewährleistet. Darüber hinaus ermöglicht die neu entwickelte Software für die Tethered Caps Inspektion eine effiziente Erkennung von Verschlussfehlern, selbst bei komplexen Designs. Und für den PreMon wurde die Preform-Erkennung durch den Einsatz neuronaler Netze optimiert, was die Einrichtung neuer Produkte deutlich vereinfacht.

 

Der INTRAVIS-Vorteil

INTRAVIS verfügt über mehr als 30 Jahre Erfahrung in der Herstellung von optischen Prüfsystemen. Und weil wir seit über 10 Jahren Module mit künstlicher Intelligenz in unseren Systemen einsetzen, wissen wir, dass KI in Zukunft nicht die Standardlösung für alles sein kann.

Deshalb beraten wir unsere Kunden gezielt in ihren Projekten und setzen KI nur dort ein, wo sie einen echten Mehrwert bietet - und nicht nur, weil es gut klingt.

Ein Beispiel? Der Einsatz von KI-Algorithmen kann dazu führen, dass die Verarbeitung von Bilddaten deutlich länger dauert als mit herkömmlichen, erfahrenen Methoden. Gerade bei Hochleistungssystemen, bei denen bis zu 80 Objekte pro Sekunde auf mehr als 20 Kriterien geprüft werden, kann der integrierte Industrie-PC manchmal an seine Grenzen stoßen. Hier gilt es, sehr genau abzuwägen, ob die Leistungseinbußen durch den Einsatz von KI tatsächlich durch den Mehrwert aufgewogen werden. Bei dieser Entscheidung ist es gut, wenn man einen erfahrenen Partner wie INTRAVIS an seiner Seite hat, der einen umfassend berät.

 

Warum setzt INTRAVIS also KI ein?

Durch den Einsatz von KI und Deep Learning in unseren Bildverarbeitungssystemen setzen wir neue Maßstäbe in der Qualitätskontrolle von Kunststoffverpackungen. Diese Technologien ermöglichen nicht nur präzisere und effizientere Inspektionen, sondern auch eine proaktive Qualitätssicherung, die Fehler erkennt, bevor sie entstehen (was übrigens seit vielen Jahren unser Slogan ist). Mit uns als Partner können Unternehmen der Kunststoffverpackungsindustrie sicher sein, dass sie von den neuesten Entwicklungen in der KI-gestützten Qualitätskontrolle profitieren und sich dabei auf bewährte Expertise und zuverlässige Lösungen verlassen können.

Weitere Informationen zu unseren realisierten KI-Projekten finden Sie auf unserer Website rund um das Thema KI.

 

*Übrigens: Wir nutzen KI nicht nur zur Optimierung unserer Bildverarbeitungssoftware. Auch dieser Artikel basiert auf KI - und wurde von unserem Marketing-Team nachgearbeitet