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Automatisierte Qualitätsprüfung von Dachziegeln mittels Künstlicher Intelligenz
Die Qualitätssicherung ist in der Industrie und im Gewerbe ein wesentlicher Bestandteil des Produktionsprozesses. Oft basieren solche Prüfungen jedoch auf visuellen Inspektionen und menschlichen Entscheidungen, die aufgrund von Ermüdung, schwankender Konzentration und subjektiven Bewertungen zu inkonsistenten Ergebnissen führen. Diese Schwankungen beeinträchtigen die Zuverlässigkeit und Reproduzierbarkeit der Prüfergebnisse und können zu Qualitätsschwankungen bei den ausgelieferten Produkten führen.
Vor diesem Hintergrund haben die INDAP-Netzwerkpartner PA-ID Automation & Vermarktung GmbH und Datinf GmbH eine innovative, inlinefähige Prüfanlage entwickelt, die kontinuierlich Bild- und Klangaufnahmen von vorbeigeführten Dachziegeln erfasst und auswertet. Die Qualitätsbewertung der Ziegel erfolgt dabei durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI). Ziegel, die als fehlerhaft eingestuft werden, werden automatisch aussortiert. Zusätzlich liefert die Software Empfehlungen zur Anpassung der Produktionsparameter, um die Ausschussquote zu minimieren und die Effizienz zu steigern.
Die Anlage ist für den inline-Betrieb konzipiert und wird oberhalb eines Transportbands installiert. Zu den zentralen Komponenten gehören:
- Eine hochauflösende Kamera zur Bildaufnahme
- Ein Klangmodul mit Schlagwerk zur Tonerzeugung sowie ein Mikrofon zur Klangaufzeichnung
- Eine Recheneinheit zur Verarbeitung der Bild- und Tonsignale mit integriertem KI-System zur Qualitätsbewertung
- Ein Empfehlungsalgorithmus zur Optimierung der Produktionsparameter
- Ein Auswurfsystem mit Steuereinheit und Schnittstelle zur Recheneinheit
Durch den Einsatz der automatisierten Prüfanlage wird eine 100-prozentige Qualitätskontrolle ermöglicht, bei der jeder produzierte Ziegel objektiv und konsistent geprüft wird. Darüber hinaus trägt die reduzierte Fehlerquote beim Aussortieren fehlerhafter Ziegel zur Einsparung von Material und Rohstoffen bei, was die Nachhaltigkeit des Produktionsprozesses erhöht.
Das Forschungs- und Entwicklungsprojekt hat eine Laufzeit von zwei Jahren und wird durch das Zentrale Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) gefördert.