Deep Learning: Intelligente Leerflascheninspektoren verändern den Markt
Die Getränke- und Liquid-Food-Industrie nutzt die innovativen Mittel der Zeit und setzt auch auf Machine Learning – ein Beispiel, was Digitale Transformation in der Branche möglich macht. Mit Hilfe sogenannter Deep Learning Software integrieren die Maschinenhersteller selbstlernende Programme, um effiziente und nachhaltige Prozesse zu ermöglichen – allen voran im Abfüllbetrieb, wo die Leerflascheninspektion heute smart durchgeführt werden kann.
- Machine Learning und das Teilfeld Deep Learning bieten der Getränkebranche technologische Innovationen durch Softwarelösungen auf der Basis künstlicher neuronaler Netze
- Durch Deep Learning trainierte Inspektionsmaschinen werden in der Leerflascheninspektion eingesetzt: Leerflaschen werden so vor dem erneuten Einschleusen in die Abfüllanlage hochpräzise auf Fehler untersucht
- Selbstlernende Maschinen sind auch auf ihren „Trainingspartner“ angewiesen: Der Mensch klassifiziert Informationen, die das System dann im neuronalen Netz weiterverarbeitet.
So arbeiten Leerglas-Inspektoren allgemein: Für den professionellen Check von Leerflaschen werden Inspektionsmaschinen benötigt, die Glas- oder PET-Flaschen einer Qualitätsprüfung unterziehen. Durch die Leerflascheninspektion werden sowohl Schäden wie Risse als auch Restflüssigkeiten oder Bläschen in Glasschichten entdeckt. Die Ausleuchtung aller Flaschenseiten durch hochauflösende Kameras realisiert eine hohe Präzision des Prozesses.
Wie funktioniert Deep Learning bei der Leerflascheninspektion genau?
Die Deep Learning Technologie bietet ein Plus in der Leerflascheninspektion: Die besondere Art des maschinellen Lernens basiert auf einem künstlichen neuronalen Netzwerk, welches gewonnene Daten abspeichert. Das hohe Niveau der Erkennungsgenauigkeit wird mit Hilfe dieser Software kontinuierlich trainiert. Merkmale in der Fehlererkennung können durch Erkennungsmuster der Software „antrainiert“ werden, so dass bei erneutem Auftreten dieses Merkmals die Flasche richtig als Gut- oder Schlecht-Flasche klassifiziert wird.
Deep Learning im Detail: Maschinen analysieren eigenständig Datensätze und reichern ihr Netzwerk mit immer mehr Informationen an. Die Deep Learning Software startet ohne Vorkenntnisse und lernt anhand vorgegebener Datensätze Schritt für Schritt dazu – und das in enormer Geschwindigkeit. Auffällige Datenmuster werden höchstpräzise erkannt und die Fehlerquote kontinuierlich minimiert. Selbstlernende Programme ermitteln unzählige Objekte, Formen und Pixel. Für die Inspektionstechnik heißt das: Sie erkennen auch feinste Objekte wie z.B. Wassertropfen.
Die Vorteile: Deep Learning Verfahren sind für Behälter aus Glas und PET geeignet und punkten in erster Linie mit ihrer minimierten Fehlerquote. Zudem sind nach der einmaligen Installation keine weiteren manuellen Einstellungen der Maschinen im Abfüllbetrieb notwendig. Die Leerflascheninspektion erfolgt ab der Inbetriebnahme ausschließlich durch das selbstlernende System.
Die technologischen Experten:
- Krones AG: Linatronic AI
40 Jahre Erfahrung in der Inspektionstechnik führten bei der Krones AG zum “Linatronic AI” System: Mit Machine Learning bietet das System eine signifikant verkürzte Inbetriebnahmezeit, eine verbesserte Bodeninspektion und eine Reduzierung der Fehlausleitung in Abfüllbetrieben um ca. 50%. - HEUFT Systemtechnik GmbH: eXaminer II XOS
Das Unternehmen HEUFT setzt bei seiner “eXaminer” Software auf Röntgenbilder. Ein trainiertes System kombiniert bei der Leerflascheninspektion radiometrische und optische Erkennungstechnologien. Eine gesteigerte Bildqualität und Leistungsfähigkeit der Bildauswertung sind hier der Nutzen für den Anwender.
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Wie zukunftsfähig ist Deep Learning?
Höchst effizient: Leerflascheninspektoren mit Deep Learning Technologie schonen durch den geringeren Parametrierungsaufwand personelle Ressourcen. Maschinen, die durch Deep Learning trainiert werden, sind „schneller im Dienst“ und leisten so einen wertvollen Beitrag für Abfüllbetriebe in Sachen Effizienzsteigerung.
Höchst nachhaltig: Da es sich viele Unternehmen in der Getränke- und Liquid-Food-Industrie zum Ziel gesetzt haben, möglichst umweltschonend zu agieren, ist sparsamer Rohstoffeinsatz grundsätzlich ein Thema. Deep Learning Software trägt dazu bei, Rohstoffe einzusparen, denn Flaschen werden nur dann aussortiert, wenn sie tatsächlich fehlerhaft sind.
Was sind die Herausforderungen für smarte Leerflascheninspektionsmaschinen?
Auch sehr smarte Maschinen brauchen noch Unterstützung, denn trotz der Existenz selbstlernender Programme ist technisches Know-how von menschlicher Seite notwendig:
Wie bisher ist für die erste, einmalige technische Einrichtung des Inspektors eine Fachkraft – etwa ein versierter Elektriker – notwendig.
Dann wird für das umfangreiche Erheben und Erfassen der Datensätze ein menschlicher Blick erforderlich, um das verfügbare Bildmaterial zu sichten und zu kategorisieren – die Basis für den Lernprozess der Maschine.
Die Innovationskraft von digitalen Technologien wie Machine Learning auf der drinktec 2022 entdecken
Mit dem Einsatz von Machine Learning werden auch weitere Innovationen für die Getränkebranche möglich: Auch die moderne Reinigungstechnologie basiert auf selbstlernenden Programmen und Wartungsarbeiten an Maschinen werden vielfach bereits durch AR-Datenbrillen durchgeführt. Ein breites Feld für Optimierung durch digitale Services eröffnet sich auch durch die Auswertung von Anlagendaten durch die Maschinenhersteller. So spricht ein Anbieter von Utilities von verringerten Stillstandszeiten oder auch von einem verringerten Einsatz von Reinigungsmedien oder Wasser.
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