Industrielle Bildverarbeitung und KI-gestützte Fehlermustererkennung: Intelligente Verfahren zur digitalisierten Qualitätssicherung

Industrielle Bildverarbeitung

• 17.09.2025
• Florian Deuring

Die Produktionsqualität ist das zentrale Thema in jedem Industrieunternehmen. Denn Fehler im Fertigungsprozess wirken sich weitreichend aus – von unnötigem Ausschuss über Reklamationen bis hin zu Rückrufen. Wer solche Risiken minimieren möchte, benötigt leistungsstarke Systeme. Da konventionelle Bildverarbeitungssysteme bei komplexen Aufgaben zunehmend an ihre Grenzen stoßen, erweist sich der Einsatz von Deep-Learning-basierter künstlicher Intelligenz als Schlüssel zu leistungsfähigeren und zukunftssicheren Lösungen.

Welche Herausforderungen haben Unternehmen bei Qualitätskontrollen?

Unternehmen der Industrie kämpfen beim Thema Qualitätssicherung mit vielen Herausforderungen. Produkt- und Variantenvielfalt, sowie steigende Komplexität der Fehlerarten durch unterschiedliche Modelle, Farbvarianten, Materialien und Ausstattungen machen es konventionellen optischen Inspektionssystemen schwer, klare Prüfgrenzen zu definieren und verlässliche Ergebnisse zu liefern. Auch manuelle Prüfungen sind hier keine Lösung. Sie sind teuer, zeitintensiv, ermüdend und stark von subjektiven Einschätzungen abhängig. Zudem binden sie dringend benötigte Fachkräfte.

Ebenfalls problematisch ist der sogenannte Pseudoausschuss: Teile, die eigentlich fehlerfrei sind, werden durch ungenaue Prüfungen (Dreck, Reflektion, ...) aussortiert. Das verursacht unnötigen, zusätzlichen Aufwand und erhöht den Ausschuss. Hinzu kommt die oftmals zu späte Fehlerentdeckung. Wenn defekte Teile erst nach einer Weiterverarbeitung oder Veredelung auffallen, ist der Aufwand zur Korrektur ungleich höher. Gelangt ein fehlerhaftes Teil gar in die Lieferkette, drohen Reklamationen, Imageschäden sowie hohe Kosten für Rückrufe und Nacharbeit.

Ein weiteres Kernproblem sind Taktzeit und Toleranzen. Fertigungsstraßen arbeiten teils mit hoher Geschwindigkeit, während Lichtverhältnisse und Positionierungen schwanken können. Systeme und Algorithmen müssen robust, flexibel anpassbar und gleichzeitig hochpräzise arbeiten. Zusätzlich müssen Standards und Normen eingehalten werden, damit Analyseergebnisse dokumentierbar, rückverfolgbar und nachweisbar sind. Klassische Systeme der industriellen Bildverarbeitung stoßen unter diesen schwierigen Bedingungen an Grenzen.

Warum reichen klassische Fehlererkennungssysteme nicht aus?

Regelbasierte Verfahren und Machine-Vision-Systeme die auf klassischer Anomalieerkennung beruhen, stoßen zunehmend an ihre Grenzen. Modellzentrierte KI-Ansätze können helfen, sind in ihrer Anwendungsbreite aber sehr limitiert. Während regelbasierte Systeme nur bei stabilen Prozessen zuverlässig arbeiten, erfordern schon kleine Produktänderungen hohen Anpassungsaufwand. Anomalieerkennung ermöglicht zwar einen schnellen Einstieg, liefert jedoch lediglich „OK/NOK“-Ergebnisse und keine tiefere Fehleranalyse. Modellzentrierte Systeme bieten Präzision bei klar definierten Defekten, sind jedoch unflexibel und schwer skalierbar, wenn neue Varianten oder variable Fehlerbilder auftreten. Angesichts komplexer Fertigungsprozesse, steigender Variantenvielfalt und dynamischer Marktanforderungen reichen diese Ansätze allein nicht mehr aus, um Qualität, Effizienz und Flexibilität sicherzustellen.

Im Gegensatz dazu bietet die datenzentrierte Deep-Learning-KI genau die Flexibilität und Leistungsfähigkeit, die moderne Industriebetriebe benötigen. Anstatt Modelle oder Regeln manuell anzupassen, steht hier die kontinuierliche Nutzung und Optimierung der Produktionsdaten im Mittelpunkt. So lassen sich auch komplexe Fehlerbilder, variable Oberflächen und neue Produktvarianten zuverlässig erkennen. Zudem liefert der Ansatz detaillierte Informationen, die für Prozessoptimierungen genutzt werden können. Damit wird die Qualitätskontrolle skalierbar, robust und zukunftssicher – eine entscheidende Voraussetzung, um in globalen Märkten dauerhaft effizient und wettbewerbsfähig zu bleiben.

Wie verbessert KI die industrielle Qualitätssicherung?

Die Kombination von klassischer Bildverarbeitung und moderner KI verändert die Qualitätsprüfung grundlegend. Ein Beispiel dafür ist die Lösung von 36ZERO Vision aus München, die auf eine von Grund auf selbst entwickelte Deep-Learning-KI setzt. Der Algorithmus erkennt Fehlermuster bis auf Pixel-Ebene und bleibt auch bei wechselnden Lichtbedingungen zuverlässig. Damit wird die visuelle Inspektion automatisiert, während gleichzeitig objektive und reproduzierbare Ergebnisse sichergestellt sind.

Das System ist als No-Code- und Self-Service-Plattform konzipiert. Anwender können den Algorithmus also ohne Programmierkenntnisse trainieren, indem Beispielbilder hochgeladen werden. Dank des datenzentrischen Ansatzes sind für das Anlernen der KI deutlich weniger Bilddaten notwendig als bei herkömmlichen Verfahren. Das Training erfolgt in der Cloud, die Ausführung lokal, on-premises. Die volle Datenkontrolle verbleibt beim Industrieunternehmen.

Besonders wichtig für KMU sowie globale Konzerne: Die Lösung ist hardware-agnostisch. Sie arbeitet mit allen gängigen Industriekameras und lässt sich sowohl in neue Anlagen, wie auch retrofit in bestehende Systeme integrieren. So werden bereits getätigte Investitionen geschützt.

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Wie läuft die Anwendung in der Praxis ab?

Für den Einsatz von 36ZERO Vision durchlaufen Anwender drei einfache Schritte:

• Bilder hochladen: Mit wenigen Klicks wird auf der 36ZERO Vision Cloud Platform ein neues Projekt angelegt und Beispielbilder des zu überprüfenden Produktes per Drag & Drop übertragen.

• KI trainieren: Auf diesen wird zunächst der zu überprüfende Bereich (Region of Interest) und anschließend die darin zu identifizierenden Fehlerarten angelernt. Zum Trainieren der kundenspezifischen Fehlermerkmale benötigt die KI typischerweise 5-20 Beispielbilder, auf denen diese markiert (gelabelt) wurden.

• Integration in die Produktion: Nach erfolgreicher Validierung des Modells auf der Cloud-Plattform, kann es zur lokalen Ausführung in den 36ZERO Vision Edge Client heruntergeladen werden. Dieser stellt detaillierte Inspektionsergebnisse in Echtzeit per Datenschnittstelle und Visualisierungs-Dashboard zur Verfügung.

Industrielle Bildverarbeitung: Welche Vorteile hat eine Fehlermustererkennung mit KI?

Kurz zusammengefasst hat KI-gestützte Analyse von Bilddaten mit 36ZERO Vision folgende Vorzüge:

• Bestmögliche Fehlererkennung: höchste Genauigkeit bei der Fehlererkennung unter Vermeidung von Pseudofehlern

• Kostenreduktion: weniger Ausschuss, weniger Rückrufe, geringerer Nacharbeitsaufwand

• Rückverfolgbarkeit: lückenlose Dokumentation aller Prüfergebnisse durch automatisierte Fehlerklassifizierung und deren Dokumentation

• Flexibilität: Erkennung von Defekten auch bei wechselnden Materialien, Farben und Produktvarianten

• Objektivität: einheitliche Entscheidungen ohne Ermüdungseffekte oder subjektive Einschätzungen

• Integration: retrofitfähig, kompatibel mit allen gängigen Kameratypen

• Echtzeit-Analyse: sofortiges Signal an SPS oder Rückmeldung zur Optimierung von Prozessparametern

• Skalierbarkeit: Einsatz in unterschiedlichsten Branchen und Werken weltweit möglich

• ?Wie minimieren KI-basierte Ansätze Produktionsrisiken in der industriellen Bildverarbeitung?

  KI-basierte Ansätze wie 36ZERO Vision ermöglichen eine automatisierte, präzise Defekterkennung bis auf Pixel-Ebene, selbst bei wechselnden Lichtbedingungen. Dadurch verringern sie Pseudoausschuss und späte Fehlerentdeckungen, was zu weniger Ausschuss und Rückrufen führt.

• ?Welche Herausforderungen bestehen bei der Qualitätssicherung in der Industrie?

  Herausforderungen umfassen Pseudoausschuss durch ungenaue Prüfungen, späte Fehlerentdeckungen nach Weiterverarbeitung und die steigende Komplexität durch Variantenvielfalt. Konventionelle Systeme sind oft nicht flexibel oder präzise genug, um diese Herausforderungen zu bewältigen.

• ?Warum sind traditionelle Bildverarbeitungssysteme oft unzureichend?

  Traditionelle Systeme sind meist starr und verlangen stabile Umgebungen. Kleinste Abweichungen führen zu unzuverlässigen Ergebnissen, was hohe Hardwarekosten verursacht. Sie können meist nur zwischen 'gut' und 'schlecht' unterscheiden, ohne spezifische Fehler zu identifizieren.

• ?Welche Vorteile bietet 36ZERO Vision in der industriellen Praxis?

  36ZERO Vision bietet Kostenreduktion, lückenlose Rückverfolgbarkeit, Flexibilität bei wechselnden Materialien, objektive Entscheidungen, Retrofit-Fähigkeit und sofortiges Echtzeit-Feedback, das direkt in Prozessentscheidungen einfließen kann.

• ?Wie funktioniert die Anwendung von 36ZERO Vision praktisch?

  Die Anwendung erfolgt in drei Schritten: Hochladen von Produktionsbildern, Kennzeichnung von Fehlermustern zur Selbstlernung des Algorithmus und Integration in die Produktion mit Echtzeitprüfung der Teile direkt an der Produktionslinie.