Motivation
Beim Spritzgießen werden häufig Kunststoffprodukte mit optisch anspruchsvollen Oberflächen hergestellt. Daher ist in vielen Betrieben eine 100%ige Qualitätskontrolle vonnöten, die oft noch händisch durchgeführt wird. Dies liegt an der hohen Variation unterschiedlicher Fehlerbilder und -typen, die optisch nicht einfach zu erfassen sind. Um die Qualitätskontrolle zu digitalisieren und eine vollautonome Prüfung zu ermöglichen, wird im Forschungsprojekt „QuKu-ML“ mithilfe von Algorithmen der Künstlichen Intelligenz (KI) eine Oberflächenqualitätsprüfung durch Kameratechnik und Robotik realisiert. Hierdurch wird der Industriezweig der deutschen Kunststoffverarbeitung mit Technologien der Industrie 4.0 modernisiert, um seine Wettbewerbsfähigkeit auch in Zukunft zu sichern.
Ziele und Vorgehen
Innerhalb des Forschungsprojektes werden durch die jeweiligen Projektpartner drei Kernthematiken behandelt. Die Oberflächenfehler, die auf spritzgegossenen Produkten entstehen können, werden von der SHS plus GmbH definiert und produziert. Hierfür wird eine Analyse der Faktoren, die zu den definierten Oberflächenfehlern führen, durchgeführt und entsprechende Produktionsbedingungen werden an einer im firmeneigenen Technikum zur Verfügung stehenden Spritzgießmaschine realisiert. Eine automatische Entnahme der fehlerbehafteten Bauteile durch ein robotisches System sowie die Datenaufnahme durch Kameratechnik wird durch die TH Köln implementiert. Die zur Erkennung von Oberflächenfehlern benötigten KI-Algorithmen werden durch die sentin GmbH entwickelt. In dieser Kernthematik werden die erzeugten Fehler automatisch erkannt und klassifiziert.
Innovationen und Perspektiven
Durch die zu entwickelnde, vollautomatische Qualitätskontrolle und die hierdurch resultierende Fehlerklassifizierung können Unternehmen effizienter wirtschaften und die Arbeitskraft ihrer Mitarbeitenden in anderen Tätigkeitsfeldern einsetzen. Durch die autonome Detektion von Qualitätsfehlern können Unternehmen Rückschlüsse auf den Produktionsprozess ziehen und Anpassungen vornehmen, die Ausschuss reduzieren. Dies erhöht die Transparenz des Produktionsprozesses und steigert die Ressourceneffizienz der Unternehmen.