Die Aufgabe
In Großbetrieben der Stahlverarbeitung ist die kontinuierliche Qualitätssicherung der Walzoberfläche essenziell. Unser Ziel ist die autonome Erkennung von Defekten wie Haarrissen, Einschlüssen, Patches, löchriger Oberfläche, Kratzern und eingerolltem Zunder direkt im laufenden Produktionsprozess – ohne manuellen Eingriff und mit minimaler Verzögerung.
Die Herausforderung
Die Defekte sind meist klein, inhomogen verteilt und in einem rauen Produktionsumfeld eingebettet (Staub, Vibration, Beleuchtungsschwankungen). Zudem darf die Inspektionslösung den Fluss der Produktion kaum stören. Ein Modell muss extrem effizient, robust gegen Störeinflüsse und gleichzeitig hochpräzise sein.
Die Lösung
Wir entwickeln ein eingebettetes KI-Modell, das direkt auf einer System-on-Module (SoM)-Plattform läuft. Die Kamera (oder ein Sensormodul) überwacht das Stahlband mit hoher Bildrate (z. B. 60 Bilder pro Sekunde), das Modell verarbeitet jedes Bild live und markiert erkannte Defekte in Echtzeit. Wichtig ist, dass das Modell klein, effizient und optimiert auf den industriellen Einsatz ist.
Technische Eckdaten
| Parameter |
Wert |
| Modellgröße |
ca. 2 MB |
| Komplexität |
ca. 1,4 GOPs |
| Plattform |
SoM / Embedded |
| Bilder pro Sekunde (Inference) |
60 FPS |
| Testgenauigkeit |
98,3 % |
Diese Kombination aus geringer Modellgröße und hoher Genauigkeit ermöglicht eine stabile, wartungsarme Integration in bestehende Fertigungsstraßen.
Der Mehrwert
Die Lösung ermöglicht eine präzise und zuverlässige Fehlererkennung in Echtzeit. Produktionslinien können Defekte unmittelbar identifizieren, markieren und auf Wunsch automatisch aussortieren. Durch die geringe Modellgröße und den niedrigen Ressourcenbedarf ist keine zusätzliche Rechnerinfrastruktur erforderlich – das System läuft direkt auf der Maschine. Gleichzeitig reduziert die hohe Genauigkeit von 98,3 % Fehlalarme und senkt den Wartungsaufwand erheblich. Dadurch entsteht ein wartungsarmes, skalierbares System, das sich nahtlos in bestehende Walzprozesse integrieren lässt und die Qualitätssicherung auf ein neues Niveau hebt.
