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Neuronale Netzwerke Per App und KI Bauteile ohne Barcode identifizieren

| Redakteur: Jürgen Schreier

Forscher des Fraunhofer IPK haben eine App entwickelt, mit der sich einzelne Bauteile auch ohne Barcode innerhalb von Sekunden eindeutig identifizieren lassen. Das beschleunigt Prozesse beim Wareneingang. Basis der Lösung ist ein neuronales Netzwerk.

Benutzeroberfläche der App
Benutzeroberfläche der App
(Bild: Fraunhofer IPK)

Unternehmen produzieren zunehmend an verschiedenen Standorten und arbeiten mit mehreren Zulieferfirmen zusammen. Doch nicht immer sind alle gelieferten Bauteile mit Barcodes oder Typenschildern ausgestattet. Am Wareneingang ist daher oftmals eine erneute Zuordnung der betreffenden Gegenstände notwendig.

Mitarbeiter sind dann gezwungen, manuell im Katalog nach ähnlichen Einzelteilen zu suchen, um diese für die logistische Weiterverarbeitung eindeutig identifizieren zu können. Das ist mühsam und kostet Zeit.

Eine eine automatisierte, digitalisierte Wiedererkennung könnte den Erfassungsprozess beschleunigen. Dieser Aufgabe widmen sich Forscherinnen und Forscher am Fraunhofer- Instituts für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik IPK in Berlin. Dabei bedienen sie sich der Methoden des maschinellen Lernens. Sie nutzen sogenannte Convolutional Neural Networks (CNNs) für die Wiedererkennung von Bauteilen aus dem Produktionsumfeld. Dazu gehören etwa Schrauben, Klemmen, Stutzen, Rohre, Schläuche, Kabel, Microcontroller und andere Elektronik.

Mit wenig Daten einen Algorithmus trainieren

"In der Bildverarbeitung haben sich CNNs durchgesetzt. Um verlässlich etwa 1000 Objekte des alltäglichen Lebens zu erkennen, sind eine Million Bilder erforderlich, die diese Netze als Trainingsdaten nutzen. Unsere Aufgabe war es, auch mit wenig Daten einen Algorithmus für Industrieanwendungen zu generieren, um in unserem Fall Bauteile ohne Code automatisiert wiederzuerkennen und den Werker am Wareneingang zu entlasten. Ziel ist es, dass der Algorithmus problemlos auch stark ähnliche Objekte voneinander unterscheiden kann, wie etwa Schrauben der gleichen Norm, aber unterschiedlicher Größen, oder Turbolader unterschiedlicher Baureihen", sagt Jan Lehr, Wissenschaftler am Fraunhofer IPK.

"Mithilfe von eigens entwickelten Algorithmen schränken wir den Suchradius auf fünf bis zehn Objekte ein. Der Mitarbeiter muss nicht mehr in der kompletten Palette suchen, die ein Großlager umfasst", so der Wissenschaftler weiter.

Um dies zu realisieren, entwickelten Lehr und seine Kollegen mit dem Logic.Cube in einem vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie BMWi geförderten Projekt ein Erfassungssystem. Die zu erkennenden Objekte mit einer maximalen Kantenlänge von 40 Zentimetern werden in die würfelförmige Vorrichtung mit integrierter Waage gelegt und dort mit bis zu neun Kameras aufgenommen.

Ein Bildverarbeitungsalgorithmus vermisst Höhe, Breite und Länge der Gegenstände, um die Größe des erforderlichen Kartons oder des Regallagerplatzes berechnen zu können. Zeitgleich wird das fotografierte Bilderset zusammen mit der Materialnummer in einer Datenbank gespeichert. Die so generierten Bilddaten werden genutzt, um den KI-Algorithmus zu trainieren, sodass er in der Lage ist, die unterschiedlichsten Bauteile wiederzuerkennen.

Hohe Wiedererkennungsraten mit wenigen Bildern

Da nicht jedes Unternehmen die Anschaffung des Logic.Cube in Erwägung zieht, hat das Forscherteam am Fraunhofer IPK die Funktionalität des Erfassungssystems in eine browserbasierte, betriebssystemunabhängige App übertragen, die auf Smartphones, Tablets, Laptops und Desktop-Rechnern läuft. Dabei musste der Trainingsdatensatz mit Smartphone-Daten angereichert und neu trainiert werden.

Wiedererkennungsrate für verschiedene Szenen
Wiedererkennungsrate für verschiedene Szenen
(Bild: Fraunhofer IPK)

"Wir haben die Algorithmen mit hundert Bauteilen getestet, die in unterschiedlichsten Szenen fotografiert wurden. Pro Bauteil wurden 50 Bilder aufgenommen. Die App zeigt dem Anwender innerhalb von wenigen Sekunden fünf und weniger infrage kommende Bauteile an, unabhängig vom Licht, vom Hintergrund und von der Szenerie. Die Erkennung ist so robust, dass sie die manuelle Suche ersetzen kann", sagt der Ingenieur. "Die Zeitersparnis für den Werker ist enorm. Es ist uns gelungen, mit möglichst wenig Bildern hohe Wiedererkennungsraten zu erzielen."

Im Logic.Cube konnten die Forschenden Erkennungsraten von 98 Prozent erzielen, der Suchradius wurde von 4500 Bildern auf fünf eingeschränkt. Eine ebensolche Erfolgsquote soll künftig mit der App erzielt werden.

Bildablage im Internet, Intranet in einer lokalen Edge-Cloud

Die Bilder werden übers Internet oder das firmeneigene Intranet in einer lokalen Edge-Cloud abgelegt. Dort findet auch die eigentliche Bildverarbeitung und Wiedererkennung statt. "Die KI-Algorithmen laufen auf dem Server. Die App, die auf dem Smartphone oder Tablet läuft, ist der Client", erklärt Lehr. Das Gesamtsystem ist so gestaltet, dass es bei der Benutzung fortlaufend weitere Daten sammelt, die nach einer bestimmten Zeit für ein erneutes Anlernen der Algorithmen verwendet werden können. So verbessert sich das System kontinuierlich selbst.

Derzeit arbeiten die Forschenden daran, das Set an Bilddaten zu erweitern, den Katalog zu digitalisieren und in die App zu integrieren. Alle nachfolgenden Prozesse, wie die Weiterbearbeitung und eventuelle Nachbestellung, sollen künftig über die Edge-Cloud angestoßen werden.

Zudem optimieren Lehr und seine Kollegen die Algorithmen, um auch stark ähnlich aussehende Objekte wiedererkennen zu können. In den erfolgten Testläufen war das System in der Lage, sogar Schrauben der gleichen Norm, aber unterschiedlicher Größe korrekt wiederzuerkennen.

KI-gestützte Bildverarbeitung inspiziert auch Oberflächen

Die App lässt sich nach Angaben der Wissenschaftler auch für die Oberflächeninspektion verwenden. Direkt am Wareneingang wird die Oberfläche von angelieferten Bauteilen mit KI-gestützter Bildverarbeitung darauf hin geprüft, ob Kratzer oder Korrosion vorhanden sind, ob es Transportschäden oder das Teil nur verschmutzt ist.

Mittels KI-Methoden werden die betreffenden Stellen auf dem Bild markiert, sodass Werker Schadstellen umgehend überprüfen können. "Produktionsunternehmen sind in Bezug auf KI oftmals noch zurückhaltend. Es würde uns freuen, wenn wir mit unseren Forschungsarbeiten dazu beitragen könnten, dieser Skepsis entgegen zu wirken und die Akzeptanz bei den Mitarbeitenden zu steigern", so Lehr.

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