KI versus Regelbasierte Bildverarbeitungssysteme für die Lebensmittelverarbeitung

Dieser Artikel erschien ursprünglich in einer Ausgabe des Processing Magazine. Klicken Sie hier, um den Artikel auf der Website der Publikation anzusehen.

Obwohl sie in den letzten Jahren in mehreren Lebensmittelverarbeitungsbetrieben schnell an Popularität gewonnen haben, gibt es automatisierte Vision Inspektionslösungen schon seit mehreren Jahrzehnten. Die ersten Lebensmittelunternehmen, die Vision Inspektionslösungen einführten, entstanden in den 1980er Jahren, als die maschinelle Bildverarbeitung von akademischen Laboren in den kommerziellen Betrieb überging.

Heutige Vision Inspektionslösungen in Lebensmittelproduktionslinien übertreffen ihre bescheidenen Anfänge bei weitem. Mit verbesserter Kameraauflösung, fortschrittlicher Beleuchtungstechnologie und robuster Analysesoftware können moderne Vision Inspektionslösungen nun einzigartige Produkteigenschaften schnell analysieren und Fremdkörper mit bemerkenswerter Geschwindigkeit und Genauigkeit erkennen.

Von großen Bäckereimarken bis hin zu Herstellern von Tiefkühlgerichten spüren alle externen Druck, der den Bedarf an fortschrittlicheren Inspektionsmöglichkeiten in ihren Werken beschleunigt. Angesichts strengerer Lebensmittelsicherheitsvorschriften, steigender Verbrauchererwartungen und sich ändernder Geschmäcker, anhaltendem Arbeitskräftemangel und Wettbewerbswachstum wird die Einführung von Vision Inspektionslösungen – insbesondere die heutigen leistungsstarken, KI-gestützten Lösungen – zunehmend als notwendige Investition angesehen, um wettbewerbsfähig und profitabel zu bleiben.

Bedeutet das aber automatisch, dass jeder Lebensmittelverarbeiter das robusteste KI-Inspektionssystem in seiner Linie benötigt? Nicht unbedingt. Das Verständnis der breiten Palette an Vision Inspektionslösungen und das Wissen, wann welcher Ansatz sinnvoll ist, ist entscheidend für die richtige Investition.

Vision Inspektionslösungen: Basierend auf regelbasierten Metriken

Die meisten Vision Inspektionslösungen in Lebensmittelbetrieben verwenden heute vordefinierte Schwellenwerte, um Produkte auf Farbe, Größe, Form, Kontrast und andere einfache Merkmale zu analysieren, die typischerweise durch routinemäßige Produktprobenahme gemessen werden. In kontrollierten Verarbeitungsumgebungen mit sehr gleichmäßigen Produkten hat sich dieser regelbasierte Messansatz als effektiv erwiesen.

Für viele Lebensmittelverarbeiter sind die heutigen Produkte jedoch alles andere als einheitlich. Viele Produkte sind sehr variabel, selbst in einer kontrollierten Produktionslinie. Beispiele für diese Variationen reichen von natürlichen Formen und Texturen der Zutaten bis hin zu Prozessschwankungen wie dem Zustand und den Einstellungen der Ausrüstung, den Methoden des Bedienpersonals oder Änderungen in der Umgebung. Diese Variationen sind oft unvermeidlich und in einigen Fällen sogar sehr erwünscht, aber sie führen zu einer Komplexität, die einige regelbasierte Systeme herausfordern kann. Diese Komplexität bedeutet oft, dass regelbasierte Systeme heruntergestimmt werden müssen, um Fehlablehnungen zu vermeiden, und birgt das entsprechende Risiko, genau die Fehler nicht zu erkennen, nach denen sie suchen.

Einsatz von KI-gestützten Vision Inspektionslösungen

Interessanterweise wurde das Wachstum der KI-basierten Vision Inspektionslösungen nicht durch Mängel der regelbasierten Bildverarbeitung vorangetrieben, sondern durch deren Erfolg.

Anwender regelbasierter Vision Inspektionslösungen wurden mit der automatisierten Inspektion vertrauter, was sie dazu veranlasste, von ihren Technologieanbietern fortschrittlichere Funktionen zu fordern. Sie stellten fest, dass ihre regelbasierten Systeme weniger gut geeignet waren, um größere Produktvariabilität zu bewältigen oder subtile Defekte oder Fremdkörper zu identifizieren. Ihre steigenden Erwartungen legten die natürlichen Grenzen der Technologie offen und schufen den Bedarf an einer flexibleren, adaptiveren Lösung.

Anstatt sich auf feste, vorprogrammierte Messungen zu verlassen, verwenden KI-gestützte Systeme maschinelle Lernmodelle, die mit Bildern realer Produkte trainiert wurden, um Muster, Texturen und Variationen zu erkennen, die manuell mit hoher Wiederholbarkeit nahezu unmöglich zu identifizieren sind. Diese Fähigkeiten verstärken die Fähigkeit des Systems, nuanciertere Entscheidungen zu treffen, insbesondere in Lebensmittelanwendungen, wo Produkte von Natur aus inkonsistent sind.

Die Unterschiede zwischen regelbasierter und KI-gestützter Vision Inspektionslösungen abwägen

Die Integration von Vision Inspektionslösungen ist nicht nur eine erhebliche Kapitalinvestition, sondern kann auch große Veränderungen sowohl im Produktionsprozess als auch in der Unternehmenskultur mit sich bringen. Bei der Bewertung von Technologien ist es hilfreich, weniger darüber nachzudenken, „welche die meisten Funktionen bietet“, sondern mehr darüber, „welche für die Anwendung besser geeignet ist“. Regelbasierte und KI-gestützte Vision Inspektionslösungen bringen jeweils unterschiedliche Stärken mit sich, die im Rahmen der spezifischen Anforderungen des Betriebs berücksichtigt werden sollten.

Prozess- und Produktkomplexität. Regelbasierte Systeme funktionieren am besten in Lebensmittelanwendungen, bei denen die Produktionsbedingungen streng kontrolliert und die Messschwellenwerte klar definiert sind. Typischerweise kann ein regelbasiertes System, wenn Sie die Kriterien für die Gut/Schlecht-Entscheidung anhand von Messungen und Farbtafeln klar dokumentieren können, dazu beitragen, die Geschwindigkeit und Genauigkeit der routinemäßigen Produktinspektion zu verbessern.

KI-gestützte Systeme unterscheiden sich dadurch, dass sie effektiv in Produktionsumgebungen eingesetzt werden können, in denen die Bedingungen weniger vorhersehbar sind. Da KI-gestützte Systeme aus Produktbeispielen lernen, berücksichtigen sie die natürlichen Variationen und komplexeren Eigenschaften besser als regelbasierte Systeme. Daher muss der Anlagenbetreiber bei einfacheren Lebensmittelprodukten, bei denen die Produktvariabilität von einer Einheit zur nächsten weniger auffällig ist, möglicherweise nicht alle umfangreichen Funktionen eines KI-Systems nutzen und findet möglicherweise genau das, was er braucht, mit einem regelbasierten System, das nur wenige Komponenten misst.

Fremdkörpererkennung. Da regelbasierte Systeme mit festen Messungen arbeiten, ist ihre Anwendung bei der Fremdkörpererkennung oft auf Farben beschränkt, die im Produkt niemals natürlich vorkommen. Diese Unfähigkeit, Anomalien im Produkt von allem außerhalb ihres Messbereichs zu unterscheiden, verblasst im Vergleich zu KI-gestützten Systemen, die die kleinen Details und kontextuellen Hinweise der Bilder lernen und analysieren können, um zwischen ähnlich aussehenden Produkteigenschaften und echten Fremdkörpern zu unterscheiden. Die Produktion von Hamburgerbrötchen ist ein hervorragendes Beispiel dafür.

Industriell gefertigte Hamburger-Brötchen werden typischerweise in wiederverwendbaren Backformen gebacken. Mit der Zeit kann sich überschüssiger Teig am Boden der Form und an anderen Brötchen ansammeln, was für Verbraucher unappetitlich aussehen kann. Erschwerend kommt hinzu, dass die Brötchen oft natürlich entstandene Luftblasen oder Mehlablagerungen aufweisen, die zwar akzeptabel sind, aber optisch den anhaftenden Teigfehlern ähneln können.

Ein regelbasiertes Vision-System kann Schwierigkeiten haben, die Teigablagerung von diesen natürlichen Merkmalen zu unterscheiden. Ein KI-gestütztes Vision-System, das gut auf das Produkt und den Prozess trainiert ist, kann diese Bestimmungen jedoch mit wesentlich höherer Genauigkeit treffen.

Dieses Prinzip kann auch auf andere potenziell gefährliche Materialien angewendet werden, die sich auf der Produktoberfläche festsetzen können, wie Metall-, Kunststoff- oder Gummifragmente von Verarbeitungsmaschinen oder Verpackungen. Wenn die Fremdkörpererkennung eine hohe Priorität für den Betrieb hat, erfüllen KI-gestützte Vision-Systeme diese Anforderung besser.

Anlageninfrastruktur und Komplexität. Ein wichtiges Entscheidungskriterium bei der Wahl zwischen regelbasierter oder KI-gestützter Bildinspektion ist die Fähigkeit der Anlage, die erfolgreiche Implementierung und Wartung dieser Systeme zu unterstützen. Alle Systeme profitieren von einer schnellen, sicheren Fernverbindung, um auf Support-Dienste zuzugreifen und aufkommende Probleme zu überwachen, aber KI-gestützte Vision-Systeme können erhöhte Anforderungen an die Produktionsanlage stellen.

Darüber hinaus können regelbasierte Systeme angesichts der einfachen Aktivierung und Anpassung von Messspezifikationen einfacher zu implementieren und zu warten sein. Es ist nicht ungewöhnlich, dass diese Systeme innerhalb von Stunden oder Tagen nach Erhalt der ersten Bilder voll funktionsfähig sind. Im Gegensatz dazu können die Datenerfassungs- und Modellerstellungsprozesse, die mit KI-gestützten Lösungen verbunden sind, diesen Zeitrahmen bei hochkomplexen Projekten auf Wochen oder sogar Monate ausdehnen.

Praktisch denken bei der Bewertung von Bildinspektion

Viele Lebensmittelhersteller erzielen weiterhin Erfolge mit regelbasierten Vision-Systemen, während Betriebe mit hoher Produktvariabilität und komplexen Prozessen besser für KI-gestützte Systeme geeignet sein können. Entscheidend ist, dass die Wahl nicht immer entweder/oder ist. Viele Lösungen nutzen einen hybriden Ansatz und können die schnelle Implementierung sowie die quantifizierten, vorhersagbaren Fähigkeiten regelbasierter Systeme mit der Anpassungsfähigkeit und den erweiterten Erkennungsfähigkeiten von KI-gestützten Systemen kombinieren. Indem sie die Stärken jedes Ansatzes verstehen, können Lebensmittelverarbeiter eine anpassungsfähige Inspektionsstrategie entwickeln, um die Qualität zu schützen, die Effizienz zu verbessern und sich mit ihrem Betrieb weiterzuentwickeln.