Die industrielle Automatisierung stützte sich traditionell auf präzise Regeln: Wenn hier eine Kante ist, messe sie; wenn ein Etikett fehlt, stoppe die Fertigungslinie. Das funktionierte gut, solange die Produktion einheitlich und vorhersehbar blieb. Aber moderne Fabriken sind nicht mehr statisch. Produkte ändern sich schnell, Varianten vermehren sich und Losgrößen schrumpfen. In diesem Umfeld stößt die klassische Automatisierung an ihre Grenzen.
Künstliche Intelligenz in der industriellen Bildverarbeitung füllt nun diese Lücke. Anstatt Maschinen genau zu sagen, wonach sie suchen sollen, lernen die Systeme Muster und interpretieren deren Bedeutung. Dieser Wandel verändert nicht nur Inspektionsaufgaben, sondern auch die Programmierung von CNC-Maschinen, die Art und Weise, wie Roboter Objekte greifen, und die Wirtschaftlichkeit der Kleinserienfertigung.
Warum die traditionelle Bildverarbeitung Probleme hat
Herkömmliche Bildverarbeitungssysteme arbeiten wie streng disziplinierte Prüfer: Sie befolgen strenge Regeln und erwarten konsistente Bedingungen. Bei identischen Teilen und stabilen Lichtverhältnissen leisten sie hervorragende Arbeit. Allerdings versagen sie oft, wenn:
• die Oberflächen von Teil zu Teil variieren,
• die Formen von den Zeichnungen abweichen,
• Handschrift oder Symbole auf dem Rohmaterial zu sehen sind,
• Objekte sich überlappen oder Licht reflektieren.
Jede Änderung zwingt Ingenieure dazu, Schwellenwerte anzupassen, Regeln neu zu schreiben oder Inspektionswerkzeuge neu zu entwerfen. Dies kostet Zeit und erfordert geschulte Spezialisten.
KI geht einen anderen Weg. Anstelle vordefinierter Regeln lernen neuronale Netze visuelle Merkmale anhand von Beispielen. Sie können Kratzer, Dellen, handschriftliche Markierungen oder Verpackungsabweichungen erkennen, ohne für jedes Detail explizit programmiert worden zu sein. Dies macht sie flexibel, wo klassische Logik an ihre Grenzen stößt.
Wenn 2D und 3D nicht ausreichen
Eine häufige Herausforderung ist die Trennung von Objekten, die optisch miteinander verschmelzen. Paletten voller Kartons sind ein typischer Fall: In 2D können die Kartons zu einem großen Rechteck verschmelzen, und in 3D zeigt die Punktwolke möglicherweise nicht klar die einzelnen Kanten.
KI-Modelle, die für die Erkennung von Kartons trainiert wurden, können jeden einzelnen Karton identifizieren, selbst wenn sie sich berühren, überlappen oder verformen. Die Software lernt, wie ein Karton über seine Kanten und Ecken hinaus aussieht: Klebeband, Aufdruck, Oberflächenstruktur und Kompressionsmuster werden zu hilfreichen Signalen.
Diese Fähigkeit macht das Depalettieren und Sortieren durch Roboter zuverlässiger und reduziert den Bedarf an manuellen Eingriffen oder speziellen Greifern.
2D/3D-Fusion für die Roboterführung
Moderne Roboteranwendungen verwenden häufig sowohl 2D-Bildinformationen als auch 3D-Tiefendaten. Durch die Kombination beider Daten entsteht ein vollständiges Bild: Jeder Pixel im Kamerabild hat einen entsprechenden Tiefenwert.
Der Prozess sieht einfach aus, ist aber technisch sehr leistungsfähig:
1. Eine Kamera oder ein Sensor scannt die Szene in 2D und 3D.
2. Die KI trennt Objekte voneinander und klassifiziert sie.
3. Ihre genaue Position (X, Y, Z) und Ausrichtung werden berechnet.
4. Diese Daten werden direkt an den Roboter gesendet.
Das Ergebnis: Roboter können zuverlässig Teile aus gemischten Behältern entnehmen, Paletten be- und entladen und wechselnde Produkttypen ohne zeitaufwändige Neuprogrammierung handhaben.
CNC ohne manuelle Programmierung
KI verbessert nicht nur die Logistik, sondern ermöglicht auch einen neuen Ansatz für die CNC-Bearbeitung. Traditionell erfordert die Herstellung eines neuen Teils eine CAD-Zeichnung (Computer-Aided Design), gefolgt von der Werkzeugwegprogrammierung in einer CAM-Software und der manuellen Einrichtung auf der CNC-Maschine. Bei Einzelteilen oder sehr kleinen Losgrößen ist dieser Prozess teuer und langsam.
Mit KI-gestützter Bildverarbeitung kann die Programmierung direkt aus den Sensordaten generiert werden:
• Ein rohes Metallstück wird in 3D gescannt.
• Handschriftliche Notizen, gezeichnete Umrisse oder Referenzmarkierungen auf seiner Oberfläche werden erfasst.
• Die KI interpretiert diese Formen und Notizen.
• Das System generiert automatisch ein CNC-Programm.
Der Vorteil liegt auf der Hand: kein CAD-Konstrukteur, keine CAM-Programmierung und minimale Einrichtungszeit. Dieser Ansatz macht die Kleinserienfertigung und sogar die Fertigung von Losgröße 1 ohne spezialisiertes Personal praktikabel.
Nach dem Fräsen überprüft ein 3D-Scan das fertige Teil und vergleicht es mit der vorgesehenen Geometrie. Damit schließt sich der Kreis zwischen Planung, Bearbeitung und Qualitätskontrolle.
Schnellere Bereitstellung durch vortrainierte KI
Ein entscheidender Faktor für den Einsatz von KI in der realen Produktion ist die Verfügbarkeit vortrainierter Netzwerke. Anstatt Modelle von Grund auf neu zu trainieren, beginnen Hersteller mit Netzwerken, die bereits darauf trainiert sind, gängige Industriekomponenten wie Schrauben, Chips, Lebensmittelprodukte, Federn oder Kosmetikverpackungen zu erkennen, und passen diese einfach an.
Es sind nur wenige Beispieldaten erforderlich, um das Modell auf ein bestimmtes Produkt abzustimmen. Dies beschleunigt die Installation und senkt die Hürde für Unternehmen, die keine eigenen KI-Spezialisten haben.
Offene Hardware und industrielle Standards
Moderne Bildverarbeitungsplattformen setzen keine feste Hardware-Konfiguration voraus. Sie unterstützen Industrie-PCs, eingebettete Prozessoren, Smart-Kameras und dedizierte Beschleuniger. Diese Flexibilität ist wichtig, da Fabriken Technologien schrittweise und nicht auf einmal einführen.
Verschiedene Kameratypen können kombiniert werden: 2D-Farbkameras, 3D-Tiefenkameras, Wärmebildkameras, Hyperspektralsensoren und mehr. Standardmäßige industrielle Schnittstellen wie OPC UA, ProfiNet, EtherCAT und Ethernet/IP ermöglichen eine reibungslose Kommunikation mit CNC-Maschinen, Robotern und Produktionssteuerungssystemen.
Unternehmen können neue Sensoren hinzufügen oder die Computerhardware aufrüsten, ohne das gesamte Bildverarbeitungssystem ersetzen zu müssen. Dadurch bleiben die Integrationskosten vorhersehbar.
Ein Wandel von der Automatisierung zur Anpassung
Die größte Veränderung, die KI mit sich bringt, ist philosophischer Natur: Automatisierung bedeutet nicht mehr, dieselbe Aufgabe effizient zu wiederholen, sondern sich an neue Aufgaben anzupassen, ohne von vorne beginnen zu müssen.
Die klassische Bildverarbeitung bleibt für präzise Messungen und Toleranzprüfungen weiterhin wertvoll. KI ergänzt sie durch die Interpretation von Oberflächen, Handschriften, Texturen und Formvariationen. Zusammen bilden sie ein Werkzeugset, das sich an die reale Welt anpasst und nicht nur an ideale Bedingungen.
Fazit
KI-gesteuerte Bildverarbeitung verändert die Art und Weise, wie Fabriken Teile wahrnehmen und verarbeiten. Roboter können überlappende Objekte unterscheiden, CNC-Maschinen können Werkzeugwege direkt aus Sensordaten empfangen und Inspektionssysteme reagieren auf Veränderungen, anstatt sich ihnen zu widersetzen.
Kurz gesagt: Die Automatisierung wird anpassungsfähig. Aufgaben, die früher erfahrene Programmierer und stundenlange Einrichtungsarbeiten erforderten, verwandeln sich in optimierte Arbeitsabläufe. Und der lang gehegte Traum von einer wirtschaftlichen Kleinserien- und Einzelstückfertigung wird von der Theorie in die tägliche Produktion umgesetzt.
