Übersicht mit KI

KI-basierte Bildverarbeitung verändert die visuelle Qualitätsinspektion in der Industrie: Sie entlastet Beschäftigte bei monotonen Prüfaufgaben, hilft trotz Fachkräftemangel und steigender Qualitäts- sowie Flexibilitätsanforderungen und lässt sich oft schnell in bestehende Produktionslinien integrieren. Moderne Systeme benötigen dafür häufig keine großen Datenmengen – je nach Aufgabe reichen wenige Gut-/Schlechtbilder, bei komplexeren Fällen eher mehrere Dutzend bis etwa 100 Bilder pro Klasse; ausschlaggebend sind Produktvarianz, Fehlerarten und Sichtbarkeit der Defekte. Statt aufwendig Regeln zu programmieren, wird der KI gezeigt, was „gut“ und „schlecht“ ist; intuitive Oberflächen ermöglichen die Nutzung auch ohne Spezialwissen, während die Qualitätsentscheidung beim Menschen bleibt. Training erfolgt zunehmend direkt am Gerät (Edge), was Cloud-Transfer, Latenzen und Datenschutzrisiken reduziert. Als Praxisbeispiel wird der Omron FHV7AI genannt: ein All-in-One-Vision-Sensor mit Drei-Schritte-Setup (Bilder sammeln, Fehler markieren, Training starten), der zeigt, dass KI-Inspektion kein komplexes IT-Projekt sein muss, sondern als praxistaugliches Werkzeug Qualität effizient und wirtschaftlich absichert – unabhängig von Branche oder Unternehmensgröße.

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So verändert KI die visuelle Inspektion

Weniger Regeln, mehr Verlässlichkeit

Der Fachkräftemangel und steigende Anforderungen an Qualität und Flexibilität erhöhen den Druck auf industrielle Fertigungsprozesse. KI-basierte Bildverarbeitung kann visuelle Prüfaufgaben zuverlässig übernehmen, benötigt dabei oft nur kleine Trainingsdatensätze und lässt sich dank intuitiver Bedienoberflächen auch ohne tiefes Expertenwissen einsetzen. Moderne Vision-Systeme ermöglichen so eine schnelle Integration in bestehende Produktionslinien, entlasten Mitarbeitende bei monotonen Prüfaufgaben und tragen dazu bei, Qualität effizient und wirtschaftlich sicherzustellen.

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Der FHV7-AI-Vision-Sensor kombiniert KI-gestützte Inspektionsfunktionen mit einer vereinfachten Benutzeroberfläche und einem kompakten All-in-One-Design, was Entwicklungszeit und Gesamtbetriebskosten reduziert.
Der FHV7-AI-Vision-Sensor kombiniert KI-gestützte Inspektionsfunktionen mit einer vereinfachten Benutzeroberfläche und einem kompakten All-in-One-Design, was Entwicklungszeit und Gesamtbetriebskosten reduziert. – Bild: Omron Electronics GmbH

Der zunehmende Mangel an qualifiziertem Personal zählt zu den größten Herausforderungen der industriellen Fertigung. Erfahrung, Konzentration und visuelle Beurteilungskompetenz sind in Bereichen wie der Qualitätsinspektion entscheidend und lassen sich oft nur über Jahre aufbauen. Doch das ist noch nicht alles, denn Industrieunternehmen müssen gleichzeitig wachsendem Kostendruck, zunehmender Variantenvielfalt und dem Bedarf nach immer flexibleren Produktionslinien begegnen. Vor diesem Hintergrund rückt künstliche Intelligenz in den Fokus. Sie kann visuelle Prüfaufgaben unterstützen, und ist dabei deutlich sicherer und einfacher einzusetzen als manche fürchten. KI-basierte Bildverarbeitung ersetzt auch nicht Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, sondern entlastet sie gezielt. Sie übernimmt monotone, repetitive Prüfprozesse und schafft Freiräume für wertschöpfende Tätigkeiten wie Prozessoptimierung, Ursachenanalyse oder Instandhaltung.

Eine KI-Fehlererkennungsfunktion verhindert Fehlalarme, indem sie automatisch die am besten geeigneten Trainingsbilder für den Aufbau ihres Fehlermodells auswählt.
Eine KI-Fehlererkennungsfunktion verhindert Fehlalarme, indem sie automatisch die am besten geeigneten Trainingsbilder für den Aufbau ihres Fehlermodells auswählt. – Bild: Omron Electronics GmbH

Wie viele Daten braucht KI?

Eine der zentralen Fragen beim Einsatz von KI in der Qualitätsinspektion betrifft das benötigte Trainingsvolumen. Erfordert künstliche Intelligenz nicht immense Datenmengen und lange Anlernphasen? Nein, in der industriellen Praxis zeigt sich ein anderes Bild. Moderne, speziell für industrielle Anwendungen entwickelte KI-Algorithmen können bereits mit sehr kleinen Datensätzen arbeiten. Bei klar unterscheidbaren Fehlerbildern, etwa fehlenden Komponenten oder deutlichen Abweichungen, reichen in vielen Fällen wenige Gut- und Schlechtbilder aus, um stabile Prüfergebnisse zu erzielen. Bei komplexeren Aufgaben, z.B. sehr kleinen Defekten oder hoher Produktvarianz, kann der Trainingsumfang auf mehrere Dutzend bis etwa 100 Bilder pro Klasse ansteigen. Der tatsächliche Bedarf hängt vor allem von drei Faktoren ab:

  • 1. Varianz der Gutprodukte (z.B. natürliche Schwankungen bei Lebensmitteln)
  • 2. Vielfalt der Fehlerarten (Kratzer, Dellen, Verfärbungen)
  • 3. Sichtbarkeit und Größe der Abweichung im Verhältnis zum Sichtfeld. Wichtig ist dabei: In industriellen Vision-Systemen erfolgt das Training zunehmend edge-basiert, also direkt am Gerät. Daten müssen demnach nicht extra in die Cloud übertragen werden, was Speicherbedarf, Latenzen und Datenschutzrisiken reduziert.

Benutzerfreundlichkeit als Erfolgsfaktor

Damit KI in der Produktion akzeptiert wird, muss sie mit einfacher Anwendung punkten. Traditionelle, regelbasierte Bildverarbeitungssysteme erfordern häufig tiefgehendes Expertenwissen: Schwellenwerte, Filter, Toleranzen und logische Verknüpfungen müssen manuell definiert und feinjustiert werden. Hier sind Experten gefragt, und der Einsatz im laufenden Betrieb ist komplizierter. KI-basierte Systeme verfolgen hingegen einen anderen Ansatz. Statt Regeln zu formulieren, wird der KI gezeigt, was gut und was schlecht ist. Intuitive Benutzeroberflächen, die oft als Schritt-für-Schritt-Assistenten aufgebaut sind, führen Anwender durch Einrichtung und Training. Jeder Schritt ist klar strukturiert und komplexe Parameter bleiben im Hintergrund. So können auch Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter ohne Programmierkenntnisse oder Vision-Expertise Bildverarbeitungssysteme problemlos konfigurieren und anpassen. Die Verantwortung für die Qualitätsentscheidung bleibt beim Menschen, während die KI die Mustererkennung übernimmt. Für Unternehmen bedeutet das: kürzere Inbetriebnahmezeiten, geringere Abhängigkeit von Spezialisten und mehr Flexibilität bei Produktwechseln.

KI aus Anwendersicht

Produktionsleiter und Techniker achten beim Einsatz von KI-unterstützter Technologie weniger auf algorithmische Details als auf praktische Fragen des Alltags. Dazu gehört beispielsweise eine problemlose Integration: KI-basierte Inspektionslösungen müssen sich schnell und zuverlässig in bestehende Linien integrieren lassen. Kompakte All-in-One-Systeme, bei denen Kamera, Auswertung und Beleuchtung kombiniert sind, reduzieren Installationsaufwand und Fehlerquellen. Die Inbetriebnahme verkürzt sich von Tagen auf Stunden. Weitere Vorteile ergeben sich für Wartung und Skalierung: Robuste Hardware, standardisierte Komponenten und geringe Variantenvielfalt erleichtern Instand- und Ersatzteilhaltung. Zudem ermöglichen adaptive KI-Modelle eine schnelle Anpassung an neue Produkte oder Varianten, ohne das System neu aufsetzen zu müssen.

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Thematik: Sensorik und Messtechnik Ausgabe: SPS-MAGAZIN 3 (HMI) 2026
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