Die Qualitätskontrolle auf der Grundlage von Bildverarbeitung hat sich zu einer leistungsfähigen und produktiven Methode entwickelt, insbesondere für komplexe Inline-Produktionsprozesse. Dabei stellen sich Probleme wie z.B.:
Ist Teil ›X‹ genauso platziert wie im CAD angegeben?« oder »Sind alle Komponenten einer montierten Struktur vorhanden oder fehlen einige Elemente?«. Um eine korrekte und vollständige Montage zu gewährleisten, werden Kamera-Arrays um eine Produktionslinie herum installiert, die den Montagezustand der Produkte erfassen, mit dem Ziel, Abweichungen vom gewünschten Zielzustand zu erkennen.
Derzeitige Systeme verwenden häufig Techniken des maschinellen Lernens, bei denen beispielhafte IO / NIO-Bilder gelabelt und trainiert werden, um zuverlässige Klassifikatoren zu erstellen. Dieser Ansatz erfordert jedoch einen hohen Aufwand für das Labeling und ist sehr unflexibel, da der gesamte Prozess wiederholt werden muss, wenn sich das Produktdesign ändert oder eine andere Produktvariante auftritt. Zur Überwindung dieses Nachteils entwickelt das Fraunhofer IGD flexible Qualitätskontrollsysteme, die bereits mit dem ersten zu montierenden Produkt eingesetzt und an unterschiedliche Produktkonfigurationen und Produktionsprozesse angepasst werden können.
Das entwickelte Verfahren nutzt ein CAD-Modell-basiertes optisches Tracking-Verfahren, das die erfassten realen Teile in Echtzeit mit ihren virtuellen Gegenstücken abgleicht. Die hochgenaue Verfolgung in Multikamera-Arrays bietet somit ein breites Anwendungsspektrum für die Inline-Qualitätskontrolle. Diese Technologie findet vorwiegend in der Automobilindustrie Verwendung und hat sich dort bestens bewährt, sie kann aber gleichermaßen auf heterogene Prüfaufgaben in verschiedenen Bereichen der Fertigungsindustrien ausgedehnt werden.
