20.09.2023 | Kooperationsprojekt mit dem Mittelstand-Digital Zentrums Darmstadt

Gemeinsam mit dem Mittelstand-Digital Zentrum Darmstadt führten wir ein Forschungsprojekt in Zusammenarbeit mit dem Institut für Produktionstechnik und Umformmaschinen (PtU) der TU Darmstadt im Rahmen einer Masterarbeit durch. Das Projektteam bestand aus wissenschaftlichen Mitarbeitern der TU Darmstadt und Mitarbeitern von Wilhelm Brandenburg aus dem Bereich Digitalisierung und Automatisierungstechnik. Das Forschungsprojekt hatte zum Ziel, älteren Verpackungslinien, die über keine integrierte visuelle Prüfung verfügten, die automatisierte Erkennung von Verpackungsfehlern durch den Einbau eines Kamerasystems nachzurüsten. Besonderes Augenmerk lag dabei auf der Erkennung von Leerverpackungen, die aufgrund von Rüstvorgängen oder Folienrissen auftreten können.

Die Einführung der automatisierten Leerverpackungserkennung in der Produktion erhöht die Transparenz und erleichtert die Identifizierung von leerer Folie. Diese Transparenz ermöglicht die Implementierung von Maßnahmen zur Reduzierung des Ausschusses von Verpackungsmaterial, wodurch Kosten eingespart werden können. Zudem dient das Kamerasystem zur Erfassung von Produktions- und Stillstandzeiten, was auch zur Anlagenüberwachung genutzt werden kann. Um dies umzusetzen, wurde an Verpackungslinie 1 im Fachbereich Wurst eine Kamera mit Halterung und Zubehör nachgerüstet. Die Kamera nahm nach jedem Vorschub des Tiefziehers Bilder der Verpackungen auf. Der Versuchsaufbau wurde in Zusammenarbeit mit Mitarbeitenden aus den Bereichen Technik- und Automatisierungstechnik in nur 5 Stunden errichtet, und innerhalb von 3 Tagen wurden mehr als 88.000 Verpackungsbilder aufgenommen. Diese Bilder wurden anschließend formatiert und als Eingabe für die Entwicklung eines KI-basierten Erkennungsalgorithmus verwendet. Der entwickelte Algorithmus erreicht eine bemerkenswerte Genauigkeit von 99,89% bei der Erkennung von Leerverpackungen. Zusätzlich ist er in der Lage, Wurstsorten mit einer Genauigkeit von 99,69% zu klassifizieren, selbst wenn er zuvor noch nie gesehene Sorten verarbeitet. Das System wurde so konzipiert, dass es ohne größere Anpassungen auch in anderen Verpackungslinien eingesetzt werden kann. Es bietet außerdem die Möglichkeit, weitere Arten von Fehlern zu erkennen.

Auf Basis des Forschungsprojekts konnte gezeigt werden, dass bereits mit wenig Aufwand der Einsatz von künstlicher Intelligenz für die visuelle Kontrolle von Produkten bei Wilhelm Brandenburg genutzt werden kann.