Maschinelles Sehen unterstützt die manuelle Durchflussmessermontage

Endress+Hauser setzt maschinelles Sehen ein, um die manuelle Montage von Produkten mit hoher Variantenvielfalt zu unterstützen, Montageanweisungen bereitzustellen, Prozesse während der Montage zu prüfen und Qualitätsdaten zu dokumentieren.

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Endress+Hauser Flow mit Hauptsitz in Reinach, Schweiz, entwickelt Technologien zur Durchflussmessung und Lösungen für das Flüssigkeitsmanagement. Die Montage umfasst Produkte mit einer hohen Komponentenvielfalt und vergleichsweise kleinen Produktionsmengen. Unter diesen Bedingungen ist eine vollständig automatisierte Montage nicht praktikabel.

Vor der Einführung des bildverarbeitungsgestützten Prozesses erfolgte die Qualitätssicherung typischerweise durch Kontrollen von zwei Mitarbeitern sowie durch zusätzliche Prüfungen. Endress+Hauser wollte den Prüfaufwand für die Mitarbeiter reduzieren, gleichzeitig eine gleichbleibende Montagequalität sicherstellen und Fehler erkennen, bevor die Produkte nachfolgende Prozessschritte erreichen.

Darüber hinaus benötigte das Unternehmen ein Assistenzsystem, das sich in die bestehende Produktionssteuerung integrieren lässt. Cloudbasierte Lösungen kamen aufgrund von Anforderungen an Datenschutz und Verfügbarkeit nicht infrage. Die Integration eines separaten Systems eines Drittanbieters in das bestehende Manufacturing Execution System (MES) hätte zudem zusätzlichen Entwicklungsaufwand und weitere Hardware erfordert.

Integration des maschinellen Sehens in das MES
Endress+Hauser entschied sich für die Bildverarbeitungssoftware MVTec MERLIC als Bestandteil seines digitalen Montageassistenzsystems. Die Software ist in das unternehmenseigene webbasierte Manufacturing Execution System (MES) integriert, das den Produktionsablauf steuert.

Vor Beginn eines Montageschritts überprüft das MES, ob sich der Durchflussmesser im richtigen Prozessschritt befindet, ob der Arbeitsplatz für diesen Schritt geeignet ist und ob der angemeldete Mitarbeiter zur Durchführung des Prozesses berechtigt ist. Nach der Freigabe zeigt das System Montageanweisungen in Text- und Bildform an.

MERLIC arbeitet im Hintergrund mit den für den jeweiligen Prozessschritt relevanten Rezeptdaten und Parametern. Die Software wertet die während der Montage aufgenommenen Bilder aus und bestätigt, ob kritische Arbeitsschritte korrekt durchgeführt wurden. Die Prüfergebnisse sowie Prozess- und Bilddaten werden anschließend im MES erfasst.

Durch diese Kombination ergänzt das maschinelle Sehen die manuelle Arbeit, anstatt den Produktionsmitarbeiter zu ersetzen. Die hohe Produktvariantenvielfalt kann weiterhin durch manuelle Montage bewältigt werden, während die Bildverarbeitung definierte Prozessschritte automatisiert überprüft.

Codes lesen und kritische Montageschritte prüfen
Der Arbeitsplatz für die Bildverarbeitung besteht aus einem höhenverstellbaren Montagetisch. Oberhalb des Arbeitsplatzes ist eine Kamera montiert, die das Werkstück während der Montage durch den Mitarbeiter erfasst.

Bei den Komponenten handelt es sich typischerweise um weitgehend fertiggestellte Durchflussmesser. Ein Barcode auf dem jeweiligen Bauteil identifiziert die spezifische Montageabfolge und die Anforderungen für eine Losgröße von eins. Das MES verwendet diese Informationen, um dem Mitarbeiter die entsprechenden Anweisungen und Bilder anzuzeigen.

MERLIC übernimmt während des Prozesses zusätzliche Aufgaben der Qualitätssicherung. Ein Beispiel ist die Überprüfung, ob erforderliche Dichtungen eingesetzt wurden. Dieser Schritt ist für die Produktqualität relevant. Nach erfolgreicher Durchführung definierter kritischer Arbeitsschritte werden die Ergebnisse an das MES übermittelt, das den Durchflussmesser für den nächsten Prozessschritt freigibt.

Der Aufbau des Bildverarbeitungssystems umfasst einen Industrie-PC, eine Kamera mit Flüssiglinse zur variablen Fokussierung und einen Laserdistanzsensor. Barcode-Scanner dienen zusätzlich zur Identifikation der Komponenten.

KI-basierte Bildanalyse
Für die bildbasierte Erkennung nutzt die Anwendung zwei KI-basierte Technologien innerhalb von MERLIC. Die semantische Segmentierung ermöglicht eine pixelgenaue Lokalisierung definierter Fehlerklassen. Die Objekterkennung identifiziert Objektklassen und lokalisiert diese mithilfe von Begrenzungsrahmen.

Die Bildverarbeitungsanwendung arbeitet im Hintergrund, während der Mitarbeiter die Montage durchführt. Sobald ein erforderlicher Arbeitsschritt als korrekt erkannt wurde, wechselt die Benutzeroberfläche automatisch zur nächsten Montageanweisung. Dadurch reduziert sich der Bedarf an manuellen Bestätigungen und die Prüfung wird direkt in den Montageablauf integriert.

Julius Krause aus dem Bereich Industrial Engineering bei Endress+Hauser erklärt, dass das Ziel nicht allein in der Automatisierung der Prüfung lag. Vielmehr sollte die Lösung die Produktionsmitarbeiter unterstützen, die Qualitätssicherung verbessern und ermöglichen, Fehler bereits während des Prozesses zu korrigieren.

Standardsoftware erleichtert die Integration
Endress+Hauser entschied sich unter anderem deshalb für eine Standardsoftware für maschinelles Sehen anstelle einer speziellen Montageassistenzlösung, weil das vorhandene Produktionssteuerungssystem bereits Schnittstellen für die Integration von Bildverarbeitung bereitstellte.

MERLIC ist eine No-Code-Software für maschinelles Sehen, mit der vollständige Bildverarbeitungsanwendungen ohne herkömmliche Programmierung erstellt werden können. Offene Schnittstellen, darunter GenICam, ermöglichen zudem eine flexible Auswahl kompatibler Kameras und weiterer Hardware und vereinfachen die Integration in bestehende Systeme.

Für Endress+Hauser bietet die Verwendung einer Standardsoftware außerdem den Vorteil, dass Mitarbeiter für unterschiedliche Prüfaufgaben mit derselben Bildverarbeitungsumgebung arbeiten können, anstatt verschiedene Softwarelösungen erlernen zu müssen.

Bei der Integration unterstützte das Kundensupport-Team von MVTec Endress+Hauser. Im Verlauf der Implementierung wurden mehrere Anpassungen angefordert. Dazu gehörten unter anderem die Optimierung des Exports von KI-Modellen auf die Zielhardware sowie die Entwicklung eines Kommunikations-Plugins, das Bilder direkt an zentrale Server des Unternehmens übermittelt.

Einführung und Erweiterung des Systems
Die Entwicklung, Erprobung und Validierung des bildverarbeitungsunterstützten Montageprozesses erfolgen am Hauptsitz von Endress+Hauser in Reinach, bevor der Prozess an weiteren Produktionsstandorten eingeführt wird.

Endress+Hauser setzt MERLIC für diese Anwendung seit März 2025 ein. Nach der ersten Einführung und Validierung begann das Unternehmen im Herbst 2025 mit der Ausweitung des Prozesses auf weitere globale Produktionsstandorte.

In der nächsten Entwicklungsphase soll die automatisierte Identifikation weiter ausgebaut werden. MERLIC soll die Codes auf den Komponenten mithilfe von Barcode-Lesen und optischer Zeichenerkennung (OCR) erfassen, die dahinter gespeicherten digitalen Informationen abrufen und diese für den Montage- und Prüfprozess nutzen.

Im geplanten Ablauf muss der Produktionsmitarbeiter das Werkstück zu Beginn des Prozesses lediglich unter die Kamera halten. Das System kann anschließend die Komponente identifizieren und sie während der Montage mithilfe des maschinellen Sehens prüfen.

Hybrider Ansatz für die Qualitätssicherung
Die Anwendung bei Endress+Hauser zeigt, wie maschinelles Sehen in manuellen Produktionsumgebungen eingesetzt werden kann, wenn eine hohe Produktvariantenvielfalt eine vollständige Automatisierung begrenzt. Durch die Kombination aus manueller Montage und automatisierter Bildprüfung stellt das System prozessspezifische Anweisungen bereit, überprüft kritische Arbeitsschritte und dokumentiert Prüfdaten innerhalb des bestehenden MES.

Die Lösung ersetzt die manuelle Montage nicht. Stattdessen wird maschinelles Sehen dort eingesetzt, wo eine automatisierte Prüfung eine konsistente Kontrolle ermöglichen kann, während die Mitarbeiter weiterhin die variantenreichen Montageaufgaben übernehmen.

Redigiert von Sucithra Mani, Redakteurin bei Induportals – mit Unterstützung durch KI angepasst.

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