Gerade in der Pharmaindustrie, Medizintechnik und anderen Bereichen mit hohen Anforderungen an Qualitätssicherung und Rückverfolgbarkeit müssen relevante Ereignisse, Änderungen und Ergebnisse eindeutig dokumentiert werden können. Im Audit genügt deshalb die Aussage „Das System hat geprüft“ meist nicht. Gefragt ist vielmehr, unter welchen Bedingungen die Prüfung durchgeführt wurde, welches Prüfprogramm verwendet wurde, wer Änderungen vorgenommen hat und welche Daten gespeichert oder weitergegeben wurden.

Aus einer rein technischen Prüflösung wird damit ein System, das nicht nur Fehler erkennt, sondern auch die erforderliche Nachvollziehbarkeit unterstützt.

Die Prüfung ist nur ein Teil des Qualitätsnachweises

Ein Bildverarbeitungssystem kann Produkte auf Anwesenheit, Vollständigkeit, Geometrie, Oberflächenfehler, Codes, Klarschrift oder weitere Qualitätsmerkmale prüfen. Das Gut-/Schlecht-Ergebnis bildet jedoch nur einen Teil der im regulierten Umfeld benötigten Informationen ab.

Zusätzlich können unter anderem folgende Fragen relevant sein:

• Welches Produkt und welche Charge wurden geprüft?
• Welches Prüfprogramm war aktiv?
• Welche Programmversion wurde verwendet?
• Welche Parameter und Toleranzen galten?
• Wann wurde die Prüfung durchgeführt?
• Welches Ergebnis wurde erzeugt?
• Welche Messwerte oder Bilder wurden gespeichert?
• Wer hat Einstellungen oder Programme verändert?
• Wann wurden Änderungen vorgenommen?
• Wurden Daten an andere Systeme übertragen?
• Wie wurde auf Fehler oder Systemmeldungen reagiert?

Die konkrete Ausprägung hängt von Anwendung, Risikobewertung und betrieblichen Vorgaben ab. Entscheidend ist jedoch, dass die erforderlichen Nachweise nicht nachträglich improvisiert werden. Sie müssen bereits bei der Konzeption des Inspektionssystems berücksichtigt werden.

Nachvollziehbarkeit beginnt bei der Systemarchitektur

Auditfähigkeit entsteht nicht durch eine einzelne Softwarefunktion. Sie ergibt sich aus dem abgestimmten Zusammenspiel verschiedener Systembestandteile.

Dazu gehören insbesondere:

• Bildverarbeitung und Prüfsoftware,
• Benutzer- und Rechteverwaltung,
• Rezept- und Programmverwaltung,
• Audit Trail,
• Ergebnis- und Bildspeicherung,
• Zeitstempel und Systeminformationen,
• Datenbanken und Schnittstellen,
• Anbindung an Maschinensteuerung oder übergeordnete Systeme,
• sowie definierte Betriebs- und Änderungsprozesse.

Werden diese Bereiche getrennt voneinander geplant, können Lücken entstehen. Ein Prüfprogramm speichert beispielsweise Ergebnisse, dokumentiert aber keine Änderungen. Eine Benutzerverwaltung unterscheidet Rollen, während kritische Parameter trotzdem ohne nachvollziehbaren Freigabeprozess angepasst werden können. Oder Prüfdaten werden lokal gespeichert, ohne eindeutig einer Charge oder Seriennummer zugeordnet zu sein.

OCTUM betrachtet deshalb die technische Prüfung und die zugehörige Daten- und Benutzerstruktur als gemeinsames System.

Benutzerverwaltung schafft klare Verantwortlichkeiten

Nicht jeder Nutzer benötigt dieselben Berechtigungen. Bediener, Einrichter, Qualitätssicherung, Instandhaltung und Administratoren arbeiten mit unterschiedlichen Aufgaben und Verantwortlichkeiten.

Eine geeignete Benutzerverwaltung kann deshalb verschiedene Rollen und Rechte abbilden. So lässt sich beispielsweise festlegen:

• wer Prüfprogramme auswählen darf,
• wer Parameter verändern kann,
• wer neue Programme anlegen oder freigeben darf,
• wer Ergebnisse einsehen oder exportieren kann,
• und wer administrative Einstellungen bearbeiten darf.

Damit wird verhindert, dass kritische Änderungen unbeabsichtigt oder ohne ausreichende Berechtigung vorgenommen werden.

Gleichzeitig muss die Benutzerverwaltung zum realen Produktionsalltag passen. Ein zu kompliziertes Konzept kann dazu führen, dass Zugänge gemeinsam genutzt oder Prozesse umgangen werden. Ziel ist daher eine Lösung, die Sicherheit und nachvollziehbare Verantwortlichkeiten mit einer praktikablen Bedienung verbindet.

Audit Trail: Änderungen nachvollziehbar dokumentieren

Ein Audit Trail dient dazu, relevante Ereignisse und Änderungen nachvollziehbar zu protokollieren. Dazu können je nach System und Anwendung beispielsweise gehören:

• Anmeldung und Abmeldung von Benutzern,
• Änderungen an Prüfparametern,
• Anpassungen von Toleranzen,
• Erstellung, Änderung oder Aktivierung von Prüfprogrammen,
• Änderungen an Benutzerrechten,
• Systemmeldungen und Störungen,
• Datenexporte,
• sowie administrative Eingriffe.

Wichtig ist nicht nur, dass eine Änderung gespeichert wird. Sie sollte auch eindeutig zugeordnet werden können. Typischerweise sind dabei Informationen wie Benutzer, Zeitstempel, betroffene Einstellung und Art der Änderung relevant.

Je nach Anforderung kann zusätzlich eine Begründung oder Freigabe erforderlich sein. Dies sollte bereits bei der Definition der Benutzer- und Änderungsprozesse berücksichtigt werden.

Rezeptverwaltung für kontrollierte Prüfprogramme

Produktionslinien verarbeiten häufig verschiedene Produkte, Formate und Varianten. Für jede Ausführung können unterschiedliche Prüfprogramme, Toleranzen oder Bildaufnahmeparameter erforderlich sein.

Eine strukturierte Rezeptverwaltung stellt sicher, dass das passende Prüfprogramm eindeutig ausgewählt und verwendet wird. Dabei können unter anderem folgende Aspekte eine Rolle spielen:

• klare Benennung und Identifikation des Rezepts,
• Versionierung von Prüfprogrammen,
• Zuordnung zu Produkt oder Format,
• kontrollierte Freigabe neuer Versionen,
• nachvollziehbare Änderungen,
• automatische Auswahl über Auftrags- oder Maschinendaten,
• und Vermeidung unbeabsichtigter Programmwechsel.

Die reine Existenz eines Prüfprogramms reicht nicht aus. Entscheidend ist, dass nachvollziehbar bleibt, welche Version zu welchem Zeitpunkt für welche Produktion verwendet wurde.

Chargen- und Produktbezug herstellen

Ein Prüfergebnis wird besonders aussagekräftig, wenn es eindeutig einem Produkt, einer Charge oder einer Seriennummer zugeordnet werden kann.

Dazu können Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammengeführt werden:

• Maschinen- oder Auftragsdaten,
• Chargennummer,
• Produkt- oder Formatkennung,
• Seriennummer oder Codeinhalt,
• Zeitstempel,
• Prüfprogramm und Programmversion,
• Messwerte,
• Fehlerklasse,
• Gut-/Schlecht-Ergebnis,
• sowie gespeicherte Prüf- oder Fehlerbilder.

Diese Zuordnung schafft die Grundlage dafür, Ergebnisse später gezielt wiederzufinden und im Zusammenhang mit einer bestimmten Produktion zu bewerten.

Besonders bei mehreren Prüfstationen muss sichergestellt werden, dass die jeweiligen Ergebnisse eindeutig demselben Produkt zugeordnet werden. Eine zuverlässige Produktverfolgung ist daher nicht nur für die Ausschleusung, sondern auch für die Dokumentation entscheidend.

Datenintegrität über den gesamten Datenfluss betrachten

Prüfdaten können innerhalb eines Systems entstehen, lokal gespeichert, an eine Datenbank übertragen oder an übergeordnete Systeme weitergegeben werden. Bei jeder dieser Stationen stellt sich die Frage, wie die Daten eindeutig, vollständig und nachvollziehbar bleiben.

Zu klären sind unter anderem:

• Welche Daten werden erzeugt?
• Welche Daten müssen gespeichert werden?
• Wo werden sie gespeichert?
• Wie lange müssen sie verfügbar bleiben?
• Wer darf sie einsehen, ändern oder exportieren?
• Wie wird die Übertragung überwacht?
• Was geschieht bei einem Kommunikationsausfall?
• Wie werden Zeitstempel synchronisiert?
• Wie wird verhindert, dass Ergebnisse unbemerkt überschrieben werden?
• Wie können gespeicherte Informationen wiedergefunden werden?

Die Datenanbindung sollte deshalb nicht erst nach Fertigstellung des Prüfsystems ergänzt werden. Sie ist Teil des Gesamtkonzepts und beeinflusst Softwarearchitektur, Speicherbedarf, Schnittstellen und Betriebsprozesse.

Bilder und Messwerte gezielt speichern

Nicht jede Anwendung benötigt die Speicherung sämtlicher Bilder. Gleichzeitig reicht es in anderen Fällen nicht aus, nur ein Gut-/Schlecht-Ergebnis zu dokumentieren.

Je nach Prüfaufgabe kann ein abgestuftes Speicherkonzept sinnvoll sein. Möglich sind beispielsweise:

• Speicherung aller Prüfergebnisse,
• Speicherung einzelner Messwerte,
• Speicherung ausschließlich fehlerhafter Produkte,
• Speicherung definierter Stichproben,
• Speicherung von Bildern bei Grenzfällen,
• oder ereignisabhängige Speicherung bei bestimmten Fehlerklassen.

Dabei müssen Datenvolumen, Speicherfristen und Zugriffsmöglichkeiten berücksichtigt werden. Hochauflösende Bilddaten können insbesondere bei hohen Produktionsgeschwindigkeiten erhebliche Datenmengen erzeugen.

Das Speicherkonzept sollte daher aus dem tatsächlichen Nachweisbedarf abgeleitet werden. Ziel ist nicht, möglichst viele Daten zu sammeln, sondern die relevanten Informationen vollständig und wiederauffindbar bereitzustellen.

Ein Audit Trail ersetzt keine klaren Prozesse

Technische Funktionen allein schaffen noch keine belastbare Auditfähigkeit. Ebenso wichtig sind definierte organisatorische Abläufe.

Dazu gehören beispielsweise:

• Rollen und Verantwortlichkeiten,
• Freigabe von Prüfprogrammen,
• Umgang mit Parameteränderungen,
• Reaktion auf Systemmeldungen,
• Datensicherung,
• regelmäßige Überprüfung von Benutzerrechten,
• Schulung der Anwender,
• sowie Vorgehensweisen bei Wartung und Systemänderungen.

Wenn ein System Änderungen protokolliert, aber niemand festgelegt hat, welche Änderungen zulässig sind und wie sie geprüft werden, bleibt eine wesentliche Lücke bestehen.

Auditfähigkeit ist deshalb immer das Ergebnis aus geeigneter Technik, klaren Prozessen und geschulten Mitarbeitenden.

Software und Maschinenintegration gemeinsam auslegen

Das Bildverarbeitungssystem ist in der Regel mit weiteren Systemen verbunden. Dazu können SPS, Liniensteuerung, Datenbanken oder Qualitätssicherungssysteme gehören.

Die Verantwortlichkeiten zwischen diesen Systemen müssen eindeutig definiert sein. Beispielsweise kann die Bildverarbeitung das Prüfergebnis erzeugen, während die Maschinensteuerung das Produkt verfolgt und ausschleust. Ein übergeordnetes System kann Chargendaten bereitstellen und Ergebnisse archivieren.

Zu klären ist daher:

• Welches System liefert die Produkt- und Chargendaten?
• Welches System verwaltet Prüfprogramme?
• Wo entsteht die verbindliche Gut-/Schlecht-Entscheidung?
• Wer übernimmt die Produktverfolgung?
• Wo werden Ergebnisse gespeichert?
• Welche Rückmeldungen und Quittierungen sind erforderlich?
• Was geschieht bei Kommunikationsstörungen?

Eine klare Schnittstellendefinition verhindert widersprüchliche Datenstände und erleichtert Inbetriebnahme, Wartung und spätere Auditierung.

Systemänderungen über den Lebenszyklus berücksichtigen

Ein Inspektionssystem bleibt über seine Nutzungsdauer nicht unverändert. Produkte, Anforderungen, Betriebssysteme, Hardwarekomponenten und Schnittstellen können sich ändern.

Mögliche Änderungen sind beispielsweise:

• neue Produktvarianten,
• angepasste Toleranzen,
• zusätzliche Prüfmerkmale,
• neue Fehlerklassen,
• Softwareupdates,
• Austausch von Kameras oder Rechnerhardware,
• Änderungen an Datenbanken oder Schnittstellen,
• und Anpassungen von Benutzerrollen.

Solche Änderungen müssen kontrolliert durchgeführt und dokumentiert werden. Dabei ist zu bewerten, welche Auswirkungen sie auf die Prüfleistung, Datenintegrität und bestehende Freigaben haben.

Ein wartbares Systemkonzept berücksichtigt deshalb nicht nur die ursprüngliche Inbetriebnahme, sondern den gesamten Lebenszyklus.

Auditfähigkeit frühzeitig definieren

Welche Funktionen und Nachweise erforderlich sind, lässt sich nicht pauschal für jede Anwendung festlegen. Die Anforderungen hängen unter anderem von Produkt, Prozess, Risiko, Unternehmensvorgaben und regulatorischem Umfeld ab.

Deshalb sollten bereits zu Projektbeginn folgende Fragen geklärt werden:

• Welche Ereignisse müssen protokolliert werden?
• Welche Benutzerrollen werden benötigt?
• Welche Änderungen sind kritisch?
• Welche Daten müssen gespeichert werden?
• Wie erfolgt die Zuordnung zu Produkt und Charge?
• Welche Aufbewahrungsfristen gelten?
• Welche Systeme müssen angebunden werden?
• Welche Berichte und Auswertungen werden benötigt?
• Wie werden Programme freigegeben?
• Welche Nachweise werden für Abnahme und Betrieb erwartet?

Aus diesen Anforderungen lassen sich Systemarchitektur, Softwarefunktionen und Schnittstellen ableiten.

Wer Auditfähigkeit erst kurz vor der Abnahme thematisiert, riskiert aufwendige Nacharbeiten und strukturelle Einschränkungen.

Von der Prüflösung zum auditfähigen System

Eine technische Prüflösung beantwortet die Frage, ob ein Produkt die definierten Qualitätsanforderungen erfüllt. Ein auditfähiges System muss darüber hinaus nachvollziehbar machen, wie dieses Ergebnis entstanden ist.

Dazu gehören:

• eindeutige Benutzeridentifikation,
• kontrollierte Berechtigungen,
• nachvollziehbare Programm- und Parameteränderungen,
• zuordenbare Prüf- und Chargendaten,
• dokumentierte Ergebnisse,
• definierte Datenwege,
• sowie ein belastbares Betriebs- und Änderungskonzept.

OCTUM betrachtet diese Anforderungen deshalb nicht als nachträgliche Ergänzung. Bildverarbeitung, Software, Benutzerverwaltung, Audit Trail, Rezeptverwaltung und Datenanbindung werden von Beginn an gemeinsam geplant.

Denn spätestens im Audit reicht die Aussage „Das System hat geprüft“ nicht aus.

Besser ist: Das System hat geprüft – und es lässt sich nachvollziehen, wie, wann und unter welchen Bedingungen.

Eine einzelne Kamera oder eine einzige Perspektive reicht dafür in der Regel nicht aus. Zu unterschiedlich sind die Merkmale, Oberflächen und geometrischen Bereiche eines Vials. Was sich aus der Draufsicht gut kontrollieren lässt, kann aus seitlicher Perspektive verborgen bleiben. Während bestimmte Defekte im Durchlicht sichtbar werden, benötigen andere Prüfaufgaben eine gezielte Auflichtbeleuchtung.

OCTUM betrachtet die Vial-Inspektion deshalb nicht als einzelne Kameraanwendung, sondern als Kombination mehrerer aufeinander abgestimmter Prüfmodule entlang des Produktionsprozesses.

Ein Behältnis, viele unterschiedliche Prüfmerkmale

Ein Vial besitzt zahlreiche Bereiche, die jeweils eigene Anforderungen an Bildaufnahme und Auswertung stellen. Dazu gehören unter anderem:

• Glaskörper und Behälterboden,
• Mündung und Halsbereich,
• Stopfen und Stopfensitz,
• Bördelkappe,
• Flip-Off Cap,
• Etikett, Druckbild und Klarschrift,
• Codes und Identifikationsmerkmale,
• sowie die Gesamtgeometrie des Behältnisses.

Je nach Prozessstufe kommen weitere Merkmale hinzu. Bei Leerglas können beispielsweise Beschädigungen, Verschmutzungen oder geometrische Auffälligkeiten relevant sein. Nach dem Verschließen stehen dagegen der korrekte Sitz des Stopfens, die Qualität der Bördelung und die Anwesenheit der Verschlusskomponenten im Mittelpunkt.

Eine belastbare Inspektionslösung muss diese unterschiedlichen Anforderungen getrennt betrachten und anschließend zu einer gemeinsamen Qualitätsentscheidung zusammenführen.

Leerglasprüfung als Grundlage

Bereits vor dem Befüllen können Vials auf verschiedene Merkmale geprüft werden. Ziel ist es, fehlerhafte oder ungeeignete Behältnisse möglichst früh aus dem Prozess zu entfernen.

Typische Prüfaufgaben beim Leerglas sind:

• Beschädigungen am Glaskörper,
• Auffälligkeiten an Mündung oder Boden,
• Verunreinigungen,
• Formabweichungen,
• Abweichungen bei Höhe oder Durchmesser,
• sowie unzulässige Oberflächenmerkmale.

Transparente Behältnisse stellen besondere Anforderungen an die Bildaufnahme. Viele Defekte besitzen keinen eindeutigen Farbkontrast. Sie werden erst durch geeignete Beleuchtungsrichtungen, Durchlichtverfahren oder gezielte Reflexionen sichtbar.

Die Beleuchtung muss deshalb an das jeweilige Fehlerbild angepasst werden. Eine Aufnahme, die eine Kontur gut sichtbar macht, ist nicht zwangsläufig für die Erkennung kleiner Glasfehler geeignet.

Mündung und Halsbereich gezielt prüfen

Die Mündung ist für die spätere Abdichtung und Funktionssicherheit des Vials von zentraler Bedeutung. Schäden, Verformungen oder Verunreinigungen können den Stopfensitz beeinträchtigen und damit ein Qualitätsrisiko darstellen.

Mögliche Prüfmerkmale sind:

• Ausbrüche oder Beschädigungen,
• Form und Rundheit der Mündung,
• Verunreinigungen,
• Lage und Geometrie des Halsbereichs,
• sowie Auffälligkeiten an relevanten Dichtflächen.

Für diese Merkmale sind häufig Aufnahmen aus der Draufsicht oder aus leicht geneigten Perspektiven erforderlich. Abhängig von der Geometrie kann eine einzelne Aufnahme nicht alle relevanten Bereiche vollständig darstellen.

Mehrere Kameraperspektiven oder eine gezielte Bewegung des Behältnisses können notwendig sein, um die Mündung umfassend zu prüfen.

Stopfensitz aus mehreren Richtungen beurteilen

Nach dem Befüllen und Stopfensetzen muss kontrolliert werden, ob der Stopfen vorhanden ist und korrekt sitzt. Eine reine Anwesenheitsprüfung genügt dabei häufig nicht.

Ein Stopfen kann vorhanden sein, aber:

• zu hoch oder zu tief sitzen,
• verkippt sein,
• nicht vollständig eingesetzt sein,
• seitlich versetzt sein,
• oder eine unzulässige Verformung aufweisen.

Aus der Draufsicht lässt sich beispielsweise die Position innerhalb der Mündung beurteilen. Eine seitliche Ansicht kann dagegen Informationen über Einsetztiefe und Verkippung liefern.

Je nach Produkt und Prozess werden daher mehrere Perspektiven miteinander kombiniert. Die einzelnen Prüfergebnisse werden anschließend zu einer Gesamtentscheidung zusammengeführt.

Bördelung und Verschlussqualität kontrollieren

Die Bördelkappe stellt die mechanische Verbindung zwischen Stopfen und Vial her. Fehler in diesem Bereich können die Integrität des Verschlusses beeinträchtigen.

Zu den möglichen Prüfmerkmalen gehören:

• Anwesenheit der Bördelkappe,
• korrekte Position,
• gleichmäßige Bördelung,
• sichtbare Beschädigungen,
• Verformungen,
• Höhen- oder Lageabweichungen,
• sowie Unregelmäßigkeiten am Rand.

Die metallische Oberfläche der Kappe kann starke Reflexionen erzeugen. Dadurch muss die Beleuchtung so ausgelegt werden, dass relevante Konturen und Fehlermerkmale sichtbar bleiben, ohne dass Glanzstellen die Auswertung stören.

Auch hier kann eine Kombination aus Draufsicht und seitlicher Ansicht erforderlich sein. Die Draufsicht zeigt beispielsweise die Zentrierung, während seitliche Kameras die Geometrie und Gleichmäßigkeit der Bördelung erfassen.

Flip-Off Cap auf Anwesenheit und Lage prüfen

Bei Vials mit Flip-Off Cap kommen weitere Prüfmerkmale hinzu. Neben der Anwesenheit können unter anderem Farbe, Position, Orientierung und Unversehrtheit relevant sein.

Ein Bildverarbeitungssystem kann beispielsweise kontrollieren:

• ob die Flip-Off Cap vorhanden ist,
• ob die richtige Variante eingesetzt wurde,
• ob sie korrekt positioniert ist,
• ob sichtbare Beschädigungen vorliegen,
• und ob Farbe oder Ausführung zum Produktauftrag passen.

Abhängig von der Bauform kann ein Teil der Kappe aus einer bestimmten Perspektive verdeckt sein. Auch für diese Prüfung ist daher eine geeignete Kombination aus Kameraposition und Beleuchtung entscheidend.

Druckbild, Klarschrift und Etiketten bewerten

Nachfolgende Prozessschritte betreffen häufig Etiketten, Druckbilder oder Klarschriftinformationen. Dabei muss nicht nur geprüft werden, ob eine Kennzeichnung vorhanden ist.

Typische Anforderungen sind:

• korrekte Position des Etiketts,
• Vollständigkeit des Druckbilds,
• Lesbarkeit von Texten,
• Übereinstimmung mit dem Produktionsauftrag,
• Kontrolle von Chargen- oder Verfallsdaten,
• sowie Erkennung beschädigter oder falsch aufgebrachter Etiketten.

Die zylindrische Form eines Vials erschwert die vollständige Erfassung. Ein Etikett kann sich über einen großen Teil des Umfangs erstrecken. Eine einzelne statische Ansicht bildet daher möglicherweise nicht alle relevanten Bereiche ab.

Je nach Anwendung können mehrere Kameras, rotierende Vials oder spezielle optische Konzepte eingesetzt werden, um die Kennzeichnung vollständig zu erfassen.

Codes lesen und Rückverfolgbarkeit ermöglichen

Codes übernehmen in pharmazeutischen Produktionsprozessen eine wichtige Funktion für Identifikation und Rückverfolgbarkeit. Sie können Produktinformationen, Chargendaten oder individuelle Kennzeichnungen enthalten.

Bei der Codeprüfung müssen unterschiedliche Aufgaben voneinander unterschieden werden:

• Anwesenheit des Codes,
• Lesbarkeit,
• korrekter Inhalt,
• Übereinstimmung mit Auftragsdaten,
• Qualität der Kennzeichnung,
• sowie eindeutige Zuordnung zum jeweiligen Vial.

Ein optisch lesbarer Code allein schafft jedoch noch keine vollständige Rückverfolgbarkeit. Die gelesenen Informationen müssen sicher dem Produkt zugeordnet, gespeichert und gegebenenfalls an übergeordnete Systeme übertragen werden.

Dazu können Schnittstellen zur Maschinensteuerung, Datenbank, Liniensteuerung oder zu weiteren IT-Systemen gehören.

Auflicht, Durchlicht und weitere Beleuchtungsverfahren kombinieren

Die Wahl der Beleuchtung ist bei der Vial-Inspektion ein zentraler Erfolgsfaktor. Unterschiedliche Merkmale werden unter verschiedenen Beleuchtungsbedingungen sichtbar.

Durchlicht

Durchlicht eignet sich insbesondere dazu, Konturen, Füllstände oder bestimmte transparente Strukturen hervorzuheben. Das Vial erscheint dabei häufig als Silhouette, wodurch geometrische Abweichungen gut erkennbar werden können.

Auflicht

Auflicht wird eingesetzt, wenn Oberflächen, Druckbilder, Etiketten oder Verschlusskomponenten geprüft werden sollen. Abhängig vom Einfallswinkel können Strukturen, Kanten oder Beschädigungen hervorgehoben werden.

Diffuse Beleuchtung

Diffuse Beleuchtung kann störende Reflexionen auf Glas- oder Metalloberflächen reduzieren und eine gleichmäßigere Darstellung ermöglichen.

Gerichtete Beleuchtung

Gerichtetes Licht kann gezielt eingesetzt werden, um Kanten, Vertiefungen oder feine Oberflächenmerkmale sichtbar zu machen.

In vielen Anwendungen ist nicht eine einzelne Beleuchtungsart ausreichend. Mehrere Beleuchtungsszenarien können nacheinander oder an verschiedenen Prüfstationen eingesetzt werden.

Mehrere Kameras, eine gemeinsame Prüfentscheidung

Die einzelnen Prüfmodule arbeiten nicht isoliert voneinander. Ihre Ergebnisse müssen eindeutig dem jeweiligen Vial zugeordnet und in einer gemeinsamen Entscheidung zusammengeführt werden.

Der Ablauf kann beispielsweise folgende Schritte umfassen:

1. Erkennen und Identifizieren des Vials
2. Erfassen mehrerer Ansichten
3. Prüfung einzelner Merkmale
4. Zusammenführen der Ergebnisse
5. Zuordnung zum jeweiligen Produkt
6. Übertragung an die Maschinensteuerung
7. Freigabe oder Ausschleusung
8. Speicherung relevanter Prüf- und Prozessdaten

Dabei ist eine zuverlässige Produktverfolgung besonders wichtig. Zwischen den einzelnen Kamerastationen und der Ausschleusposition können mehrere Prozessschritte liegen. Trotzdem muss eindeutig feststehen, welches Prüfergebnis zu welchem Vial gehört.

100%-Kontrolle im laufenden Prozess

Ziel einer Inline-Vial-Inspektion ist die vollständige Prüfung aller relevanten Produkte im laufenden Abfüll- und Verschließprozess.

Im Unterschied zur Stichprobenprüfung wird jedes Vial nach definierten Kriterien bewertet. Dadurch können Fehler frühzeitig erkannt und betroffene Produkte gezielt aus dem Prozess entfernt werden.

Eine 100%-Kontrolle unterstützt unter anderem:

• gleichbleibende Qualitätsstandards,
• frühzeitige Fehlererkennung,
• Reduzierung manueller Prüfaufwände,
• nachvollziehbare Prüfergebnisse,
• verbesserte Prozessüberwachung,
• sowie die Rückverfolgbarkeit von Produkten und Chargen.

Die Prüfung muss dabei innerhalb der verfügbaren Taktzeit erfolgen. Kameraanzahl, Bildaufnahme, Datenverarbeitung und Kommunikation mit der Anlage sind entsprechend auszulegen.

Unterschiedliche Vial-Formate berücksichtigen

Pharmazeutische Produktionslinien verarbeiten häufig verschiedene Vial-Größen und Formate. Unterschiede bei Höhe, Durchmesser, Mündung, Verschluss oder Etikett beeinflussen die Bildaufnahme und Auswertung.

Bereits bei der Systemplanung sollte daher geklärt werden:

• welche Formate aktuell produziert werden,
• welche Varianten künftig hinzukommen können,
• wie Formatwechsel erfolgen,
• welche Kamerapositionen verstellbar sein müssen,
• welche Prüfprogramme automatisch geladen werden,
• und welche Merkmale formatabhängig bewertet werden.

Ein skalierbares Systemkonzept ermöglicht es, unterschiedliche Varianten auf einer gemeinsamen technischen Plattform zu prüfen, ohne die spezifischen Anforderungen der einzelnen Formate zu vernachlässigen.

Prüfleistung unter realen Bedingungen bewerten

Eine zuverlässige Vial-Inspektion muss mit den tatsächlichen Schwankungen der Produktion umgehen können. Dazu gehören unter anderem:

• unterschiedliche Glaschargen,
• geringfügige Lageabweichungen,
• Reflexionen,
• variierende Verschlusskomponenten,
• wechselnde Druck- oder Etikettenqualitäten,
• und zulässige Produktvariationen.

Eine Machbarkeitsuntersuchung mit repräsentativen Musterteilen kann helfen, geeignete Kameraperspektiven und Beleuchtungsverfahren zu bestimmen.

Dabei sollten nicht nur perfekte Gutteile betrachtet werden. Aussagekräftig sind insbesondere:

• typische Gutteile,
• bekannte Fehlerbilder,
• Grenzmuster,
• unterschiedliche Varianten,
• sowie Muster mit realistischen Prozessschwankungen.

Auf dieser Grundlage lässt sich beurteilen, welche Prüfmerkmale zuverlässig erkannt werden können und wie die spätere Systemauslegung gestaltet werden sollte.

Dokumentation und regulatorische Anforderungen

In pharmazeutischen Produktionsumgebungen ist häufig nicht nur das Prüfergebnis selbst relevant. Ebenso wichtig ist, wie Ergebnisse dokumentiert, gespeichert und nachvollziehbar bereitgestellt werden.

Je nach Anwendung können unter anderem folgende Informationen erforderlich sein:

• Gut-/Schlecht-Ergebnis,
• Fehlerart und Fehlerposition,
• gespeicherte Prüf- oder Fehlerbilder,
• Produkt- und Chargenzuordnung,
• verwendetes Prüfprogramm,
• Zeitstempel,
• Benutzer- und Parameteränderungen,
• sowie Status- und Systemmeldungen.

Die Anforderungen an Dokumentation, Benutzerverwaltung, Datenintegrität und Rückverfolgbarkeit müssen frühzeitig geklärt werden. Sie beeinflussen die Softwarearchitektur, Schnittstellen und das Betriebskonzept des Inspektionssystems.

OCTUM berücksichtigt diese Anforderungen bei der Auslegung von Inspektionslösungen für regulierte Produktionsumgebungen.

Systemintegration entlang des gesamten Prozesses

Eine zuverlässige Vial-Inspektion besteht nicht nur aus mehreren Kameras. Entscheidend ist die Integration in den gesamten Maschinen- und Qualitätsprozess.

Dazu gehören:

• geeignete Kamerapositionen,
• abgestimmte Beleuchtungskonzepte,
• stabile Produktführung,
• klare Trigger-Signale,
• Schnittstellen zur SPS,
• sichere Produktverfolgung,
• definierte Ausschleuslogik,
• Bedien- und Benutzerkonzepte,
• sowie die Speicherung und Weitergabe relevanter Daten.

OCTUM betrachtet Kamera, Optik, Beleuchtung, Software, Schnittstellen und Maschinenumfeld als Gesamtsystem. Die einzelnen Prüfmodule werden so aufeinander abgestimmt, dass sie gemeinsam eine belastbare Qualitätsentscheidung ermöglichen.

Ein Vial hat mehr Seiten, als man zunächst sieht

Die Herausforderung der Vial-Inspektion liegt nicht allein in der Anzahl der zu prüfenden Merkmale. Entscheidend ist, dass jedes Merkmal unter geeigneten Aufnahmebedingungen sichtbar gemacht und bewertet wird.

Leerglas, Mündung, Stopfensitz, Bördelung, Flip-Off Cap, Druckbild und Code benötigen jeweils angepasste Perspektiven, Beleuchtungen und Auswertungsverfahren. Erst durch die Kombination mehrerer Prüfmodule entsteht eine umfassende Kontrolle.

Das Ziel ist eine zuverlässige 100%-Inspektion im laufenden Abfüll- und Verschließprozess – abgestimmt auf das Produkt, die Produktionsgeschwindigkeit und die regulatorischen Anforderungen.

Kurz gesagt: Ein Vial hat mehr Seiten, als man auf den ersten Blick sieht.

Die entscheidende Frage lautet zunächst: Was muss im realen Produktionsprozess zuverlässig erkannt, gemessen, gelesen oder dokumentiert werden?

Erst wenn die Prüfaufgabe eindeutig beschrieben ist, lassen sich Kamera, Optik, Beleuchtung, Software, Schnittstellen und Einbausituation sinnvoll auswählen. OCTUM entwickelt Inspektionslösungen deshalb konsequent von der Anwendung aus – und nicht vom Datenblatt einzelner Komponenten.

Die Prüfaufgabe definiert das System

Industrielle Bildverarbeitung kann sehr unterschiedliche Aufgaben übernehmen. Dazu gehören beispielsweise:

• Anwesenheits- und Vollständigkeitsprüfungen,
• Oberflächeninspektionen,
• Lage- und Positionskontrollen,
• geometrische Messungen,
• OCR- und OCV-Prüfungen,
• Codeprüfung und Rückverfolgbarkeit,
• Druckbild- und Etikettenkontrollen,
• Kontaminationsprüfungen,
• sowie die Erkennung von Montage- und Materialfehlern.

Hinter jeder dieser Aufgaben stehen andere technische Anforderungen. Ein System zur Anwesenheitskontrolle benötigt möglicherweise nur eine eindeutige Kontur oder einen klaren Kontrast. Eine präzise geometrische Messung stellt dagegen höhere Anforderungen an Auflösung, Kalibrierung, Produktpositionierung und mechanische Stabilität.

Auch eine Codeprüfung auf einem trockenen Verpackungsmaterial unterscheidet sich grundlegend von der Lesung eines direktmarkierten Codes auf einem öligen Metallbauteil. Obwohl in beiden Fällen eine Kamera eingesetzt wird, können Beleuchtung, Optik, Einbauposition und Auswertungsverfahren vollständig unterschiedlich sein.

Deshalb beginnt eine erfolgreiche Systemauslegung mit der präzisen Beschreibung der Prüfaufgabe.

Welches Merkmal ist tatsächlich qualitätskritisch?

Zu Beginn eines Projekts muss geklärt werden, welche Merkmale für die Produktqualität relevant sind. Nicht jede sichtbare Abweichung ist automatisch ein Fehler. Umgekehrt können kleine, schwer erkennbare Veränderungen erhebliche Auswirkungen auf Funktion, Sicherheit oder Weiterverarbeitung haben.

Typische Fragestellungen sind:

• Welche Eigenschaften müssen zwingend vorhanden sein?
• Welche Abweichungen beeinflussen Funktion oder Haltbarkeit?
• Welche Fehler führen zu Ausschuss?
• Welche Fehler dürfen nachgearbeitet werden?
• Welche Merkmale müssen lediglich dokumentiert werden?
• Welche Abweichungen sind zulässig und welche nicht?

Eine klare Priorisierung verhindert, dass ein Prüfsystem Merkmale bewertet, die für den tatsächlichen Qualitätsprozess kaum relevant sind. Gleichzeitig wird vermieden, dass kritische Fehlerbilder zu spät berücksichtigt werden.

Das Qualitätsziel muss deshalb gemeinsam mit Produktion, Qualitätssicherung, Konstruktion und gegebenenfalls weiteren Fachbereichen definiert werden.

Gutteile und Schlechtteile eindeutig beschreiben

Ein Bildverarbeitungssystem benötigt klare Entscheidungskriterien. Dafür reicht es nicht aus, einzelne typische Fehlerbilder zu zeigen.

Auch Gutteile können erhebliche natürliche Schwankungen aufweisen. Unterschiede entstehen beispielsweise durch:

• verschiedene Materialchargen,
• Fertigungstoleranzen,
• Farb- und Oberflächenschwankungen,
• wechselnde Lieferanten,
• zulässige Prozessvariationen,
• unterschiedliche Werkzeuge,
• oder Produktvarianten.

Die entscheidende Frage lautet daher nicht nur: „Wie sieht ein Fehler aus?“ Ebenso wichtig ist: „Wie unterschiedlich dürfen Gutteile aussehen?“

Sind die Grenzen zwischen Gut und Schlecht nicht eindeutig definiert, kann auch das Prüfsystem keine stabilen Entscheidungen treffen. Dies gilt für klassische Bildverarbeitungsalgorithmen ebenso wie für Machine-Learning-Verfahren.

Gerade bei kosmetischen Defekten, Oberflächenveränderungen oder subjektiv bewerteten Merkmalen ist deshalb eine abgestimmte Klassifikation unverzichtbar.

Varianten frühzeitig berücksichtigen

Viele Produktionslinien verarbeiten nicht nur ein Produkt, sondern zahlreiche Formate und Varianten. Unterschiede können sich beispielsweise ergeben durch:

• Abmessungen,
• Farben,
• Beschriftungen,
• Bauteilgeometrien,
• Oberflächen,
• Montagezustände,
• Verpackungsformen,
• oder unterschiedliche Codeinhalte.

Diese Varianten beeinflussen die Auslegung des Prüfsystems. Eine Optik, die für ein kleines Bauteil eine ausreichende Detailauflösung bietet, kann bei einer größeren Variante ein zu kleines Sichtfeld besitzen. Eine Beleuchtung, die auf einer matten Oberfläche stabile Kontraste erzeugt, kann bei einer glänzenden Ausführung starke Reflexionen verursachen.

Bereits in der Konzeptphase sollte deshalb geklärt werden:

• Welche Varianten werden aktuell produziert?
• Welche Formate sind künftig geplant?
• Wie erfolgt der Produktwechsel?
• Werden Prüfprogramme automatisch gewählt?
• Welche Varianten können mit einer gemeinsamen Bildaufnahme geprüft werden?
• Wo sind separate Kamerapositionen oder Beleuchtungskonzepte erforderlich?

Je früher diese Informationen vorliegen, desto besser kann eine skalierbare und langfristig nutzbare Systemarchitektur entwickelt werden.

Toleranzen müssen messbar und eindeutig sein

Bei geometrischen Prüfungen oder Lagekontrollen müssen klare Toleranzgrenzen definiert werden. Aussagen wie „darf nicht zu weit versetzt sein“ oder „soll möglichst mittig sitzen“ reichen für eine automatisierte Prüfung nicht aus.

Benötigt werden eindeutige Werte und Bezüge:

• Welche Sollposition gilt?
• Welche maximale Abweichung ist zulässig?
• Gegen welche Referenz wird gemessen?
• Welche Messunsicherheit ist akzeptabel?
• Wie werden Grenzfälle behandelt?
• Muss ein Einzelwert oder ein vollständiger Verlauf bewertet werden?

Die geforderte Toleranz beeinflusst unmittelbar die technische Auslegung. Je kleiner die zu erkennende Abweichung, desto höher sind in der Regel die Anforderungen an Auflösung, Optik, Kalibrierung und mechanische Stabilität.

Dabei darf nicht nur die theoretische Pixelauflösung betrachtet werden. Entscheidend ist, ob die geforderte Messung unter realen Produktionsbedingungen reproduzierbar möglich ist.

Taktzeit realistisch bewerten

Ein Prüfsystem muss nicht nur zuverlässig, sondern auch innerhalb der verfügbaren Produktionszeit arbeiten.

Die Gesamtzeit umfasst mehr als die eigentliche Bildauswertung. Berücksichtigt werden müssen unter anderem:

1. Positionieren oder Erkennen des Produkts
2. Auslösen der Bildaufnahme
3. Einstellen oder Schalten der Beleuchtung
4. Aufnehmen eines oder mehrerer Bilder
5. Übertragen und Auswerten der Bilddaten
6. Zusammenführen mehrerer Prüfergebnisse
7. Übertragen des Ergebnisses an die Maschinensteuerung
8. Verfolgen und gegebenenfalls Ausschleusen des Produkts

Bei sehr kurzen Taktzeiten kann es notwendig sein, mehrere Kameras parallel einzusetzen, Bildaufnahmen während der Bewegung durchzuführen oder Prüfalgorithmen gezielt zu optimieren.

Die Taktzeit sollte deshalb nicht als isolierter Zahlenwert betrachtet werden. Wichtig sind auch Produktabstände, Liniengeschwindigkeit, mögliche Pufferzeiten und die Anzahl gleichzeitig zu prüfender Merkmale.

Dokumentation und Rückverfolgbarkeit mitdenken

In vielen Anwendungen reicht ein einfaches Gut-/Schlecht-Signal nicht aus. Prüfergebnisse müssen gespeichert, mit Produktionsdaten verknüpft oder an übergeordnete Systeme übertragen werden.

Mögliche Anforderungen sind:

• Speicherung einzelner Messwerte,
• Dokumentation von Fehlerart und Fehlerposition,
• Zuordnung zu Produkt, Charge oder Seriennummer,
• Speicherung von Prüf- oder Fehlerbildern,
• Protokollierung von Benutzer- und Parameteränderungen,
• Übergabe an SPS, Datenbank oder MES,
• sowie die Bereitstellung von Informationen für Qualitätssicherung und Auditierung.

Diese Anforderungen beeinflussen Softwarearchitektur, Speicherkonzept, Schnittstellen und Benutzerverwaltung. Werden sie erst am Ende des Projekts formuliert, entstehen häufig zusätzliche Aufwände oder technische Einschränkungen.

Die Frage nach der Dokumentation gehört deshalb bereits an den Anfang der Systemplanung.

Der Produktionsprozess bestimmt die Bildaufnahme

Selbst eine geeignete Kamera liefert keine stabilen Ergebnisse, wenn die Aufnahmebedingungen nicht zur Anwendung passen.

Zu berücksichtigen sind unter anderem:

• Lage und Orientierung des Bauteils,
• mögliche Bewegungen während der Aufnahme,
• Vibrationen,
• Fremdlicht,
• Verschmutzungen,
• Ölnebel oder Staub,
• wechselnde Oberflächen,
• begrenzte Einbauräume,
• Reinigungsanforderungen,
• und mechanische Zugänglichkeit.

Ein Prüfmerkmal kann im Labor deutlich sichtbar sein, in der Produktionslinie jedoch durch Reflexionen, Schatten oder schwankende Bauteilpositionen kaum zuverlässig ausgewertet werden.

Deshalb betrachtet OCTUM die Bildaufnahme immer im realen Maschinenumfeld. Kamera, Optik und Beleuchtung werden nicht isoliert ausgewählt, sondern gemeinsam mit Produktführung, Prüfposition und Prozessbedingungen ausgelegt.

Technologie wird aus der Aufgabe abgeleitet

Erst nach der Klärung der Prüfanforderungen beginnt die Auswahl der technischen Komponenten.

Kamera

Die erforderliche Auflösung, Bildrate, Sensorgröße und Schnittstelle ergeben sich aus Sichtfeld, Prüfmerkmalen und Taktzeit.

Optik

Brennweite, Arbeitsabstand, Tiefenschärfe und Abbildungsqualität müssen zur Bauteilgeometrie und zur geforderten Mess- oder Erkennungsleistung passen.

Beleuchtung

Das Beleuchtungskonzept soll relevante Merkmale sichtbar machen und störende Reflexionen, Schatten oder Fremdlichteffekte reduzieren.

Software

Je nach Prüfaufgabe kommen klassische Bildverarbeitung, Machine Learning, spezialisierte Code-Lesung, OCR/OCV oder kombinierte Verfahren zum Einsatz.

Mechanik und Integration

Kamerahalterungen, Schutzkonzepte, Produktführung, Trigger, SPS-Kommunikation und Ausschleusung müssen in das Maschinenkonzept integriert werden.

Die Technologie ist somit kein Ausgangspunkt, sondern das Ergebnis einer systematischen Aufgabenanalyse.

Nicht jede Aufgabe braucht KI

Künstliche Intelligenz und Machine Learning eröffnen neue Möglichkeiten in der visuellen Inspektion. Sie sind jedoch nicht automatisch die beste Lösung für jede Anwendung.

Klare geometrische Merkmale, feste Positionen oder eindeutig definierte Toleranzen lassen sich häufig mit klassischen Bildverarbeitungsverfahren sehr zuverlässig prüfen. Diese Verfahren bieten transparente Kriterien, gut nachvollziehbare Parameter und reproduzierbare Ergebnisse.

Machine Learning kann dagegen Vorteile bieten, wenn Fehlerbilder stark variieren oder sich nur schwer durch feste Regeln beschreiben lassen. Typische Beispiele sind komplexe Oberflächen, kosmetische Defekte oder natürliche Materialstrukturen.

In vielen Fällen ist eine Kombination beider Ansätze sinnvoll. Messbare Merkmale werden regelbasiert geprüft, während KI komplexe Strukturen bewertet.

Auch hier gilt: Nicht die verfügbare Technologie entscheidet, sondern die konkrete Prüfaufgabe.

Machbarkeit vor der Umsetzung prüfen

Bei anspruchsvollen Prüfaufgaben ist eine Machbarkeitsuntersuchung häufig der sinnvollste nächste Schritt.

Mit realen Musterteilen kann geprüft werden:

• ob das relevante Merkmal optisch sichtbar ist,
• welches Beleuchtungskonzept geeignet ist,
• welche Auflösung benötigt wird,
• wie sich Gut- und Schlechtteile unterscheiden,
• wie stark Produktionsschwankungen das Ergebnis beeinflussen,
• und ob die geforderte Taktzeit erreichbar ist.

Für eine aussagekräftige Bewertung sollten nicht nur ideale Muster bereitgestellt werden. Benötigt werden möglichst repräsentative Gutteile, verschiedene Fehlerbilder, Grenzmuster und unterschiedliche Produktvarianten.

Die Machbarkeitsuntersuchung reduziert technische Risiken und schafft eine belastbare Grundlage für Systemauslegung und Projektplanung.

Klare Abnahmekriterien schaffen Sicherheit

Bereits zu Beginn sollte festgelegt werden, wie die Leistung des späteren Systems bewertet wird.

Mögliche Kriterien sind:

• sichere Erkennung definierter Fehler,
• maximale Pseudofehlerrate,
• zulässige Messabweichung,
• erforderliche Lesesicherheit,
• Prüfgeschwindigkeit,
• Verfügbarkeit,
• Reproduzierbarkeit,
• und Verhalten bei Grenzfällen.

Ohne klare Abnahmekriterien entstehen während der Inbetriebnahme leicht unterschiedliche Erwartungen. Ein technisch funktionierendes System kann dann dennoch als unzureichend empfunden werden, weil Zielwerte und Bewertungsmethoden nicht eindeutig vereinbart wurden.

Eine saubere Definition der Prüfaufgabe schafft deshalb nicht nur technische Klarheit, sondern auch eine verlässliche Basis für Projektabwicklung und Abnahme.

Bildverarbeitung als Gesamtsystem

Eine industrielle Prüflösung besteht aus mehr als Kamera und Algorithmus. Sie muss sich in Maschine, Produktionsablauf und Qualitätsprozess einfügen.

Dazu gehören:

• stabile Bildaufnahmebedingungen,
• klare Schnittstellen,
• eindeutige Trigger,
• zuverlässige Produktverfolgung,
• definierte Ausschleuslogik,
• verständliche Bedienoberflächen,
• passende Benutzerrechte,
• dokumentierte Prüfergebnisse,
• und ein langfristig wartbares Systemkonzept.

OCTUM betrachtet deshalb Maschine, Produkt, Prozess und Qualitätsziel gemeinsam. Erst aus diesem Zusammenspiel entsteht eine Bildverarbeitungslösung, die im Produktionsalltag zuverlässig funktioniert.

Weniger Fokus auf Komponenten, mehr Fokus auf den Prozess

Wer zu früh über einzelne Kameramodelle, Megapixel oder Algorithmen spricht, läuft Gefahr, die eigentliche Anwendung aus dem Blick zu verlieren.

Eine technisch hochwertige Komponente kann ungeeignet sein, wenn sie nicht zur Prüfaufgabe, zum Bauraum oder zum Produktionsprozess passt. Umgekehrt kann eine vergleichsweise einfache technische Lösung sehr leistungsfähig sein, wenn Produktführung, Beleuchtung und Prüfkriterien sauber definiert sind.

Der OCTUM-Ansatz lautet deshalb: Prüfaufgabe zuerst – Technologie danach.

Das klingt möglicherweise weniger spektakulär als die Diskussion über aktuelle Kameratechnik oder KI-Modelle. In der Praxis führt dieser Weg jedoch zu robusteren, wirtschaftlicheren und besser integrierten Inspektionslösungen.

Denn eine gute Bildverarbeitung beginnt nicht mit der Frage, welche Kamera eingesetzt werden soll. Sie beginnt mit einem klaren Verständnis dessen, was im Prozess wirklich geprüft werden muss.

In der Praxis sind die Bedingungen jedoch häufig deutlich anspruchsvoller als im Labor. Ölnebel, Verschmutzungen, reflektierende Oberflächen, wechselnde Materialstrukturen und schwankende Markierungsqualitäten können die Lesbarkeit erheblich beeinflussen. Besonders in der Metallverarbeitung und im Automotive-Umfeld müssen Codes deshalb auch dann zuverlässig erkannt werden, wenn Kontrast und Erscheinungsbild nicht konstant sind.

OCTUM betrachtet bei solchen Anwendungen nicht nur den Code selbst. Entscheidend ist das vollständige Zusammenspiel aus Markierung, Bauteiloberfläche, Beleuchtung, Optik, Kamerapositionierung, Bildverarbeitung und Produktionsprozess.

Direktmarkierungen stellen besondere Anforderungen

Bei Direct Part Marking, kurz DPM, wird der Code unmittelbar auf das Bauteil aufgebracht. Je nach Material und Anwendung kommen beispielsweise Laserbeschriftung, Nadelprägung, Ritzmarkierung oder elektrochemische Verfahren zum Einsatz.

Im Gegensatz zu gedruckten Codes auf Etiketten besitzen direktmarkierte Codes häufig keinen gleichmäßigen Farbkontrast. Die Information entsteht vielmehr durch Vertiefungen, Erhöhungen oder Veränderungen der Oberflächenstruktur.

Dadurch hängt die Sichtbarkeit stark davon ab, wie Licht auf das Bauteil trifft und aus welcher Perspektive die Kamera die Markierung erfasst. Schon geringe Änderungen der Bauteillage oder der Oberflächenbeschaffenheit können dazu führen, dass einzelne Codeelemente heller, dunkler oder nahezu unsichtbar erscheinen.

Typische Einflussfaktoren sind:

• spiegelnde oder matte Metalloberflächen,
• Bearbeitungsspuren und unterschiedliche Rauheiten,
• schwankende Markierungstiefen,
• Ölfilme, Kühlmittel oder Staub,
• veränderte Bauteilpositionen,
• Fremdlicht aus der Produktionsumgebung,
• sowie mechanische Beschädigungen der Markierung.

Eine zuverlässige Codelesung erfordert deshalb eine anwendungsbezogene Systemauslegung.

Beleuchtung macht den Code sichtbar

Die Beleuchtung ist bei DPM-Anwendungen häufig der entscheidende Faktor. Eine Standardbeleuchtung reicht nicht immer aus, um alle Codeelemente stabil vom Untergrund zu unterscheiden.

Abhängig von Material, Markierungsverfahren und Oberflächenstruktur können unterschiedliche Beleuchtungsszenarien erforderlich sein. Dazu gehören beispielsweise gerichtete Beleuchtungen, diffuse Konzepte, Dunkelfeldanordnungen oder Kombinationen aus mehreren Beleuchtungsrichtungen.

Ziel ist es, die durch die Markierung erzeugten Strukturen möglichst deutlich sichtbar zu machen und störende Reflexionen zu reduzieren.

Bei geprägten oder eingeritzten Codes kann eine flache Lichteinstrahlung helfen, Kanten und Vertiefungen hervorzuheben. Auf stark reflektierenden Flächen kann dagegen eine diffuse Beleuchtung sinnvoll sein, um harte Glanzstellen zu vermeiden.

OCTUM stimmt die Beleuchtung deshalb gezielt auf die reale Anwendung ab. Dabei werden nicht nur Gutteile unter idealen Bedingungen betrachtet, sondern auch typische Schwankungen aus dem Produktionsalltag.

Optik und Kameraposition beeinflussen die Lesesicherheit

Neben der Beleuchtung bestimmen Optik und Kameraposition, wie groß und detailreich der Code im Bild dargestellt wird.

Für eine stabile Auswertung müssen die einzelnen Codeelemente mit ausreichender Auflösung erfasst werden. Gleichzeitig muss das Sichtfeld groß genug sein, um Lageabweichungen oder unterschiedliche Bauteilvarianten abzudecken.

Zu berücksichtigen sind unter anderem:

• Größe und Auflösung des Codes,
• Arbeitsabstand zwischen Kamera und Bauteil,
• verfügbare Einbauposition,
• Tiefenschärfe,
• mögliche Verkippungen,
• Bewegungen während der Bildaufnahme,
• sowie die notwendige Prüfgeschwindigkeit.

Bei stark gekrümmten oder komplexen Bauteilgeometrien kann eine einzelne Perspektive nicht ausreichen. In solchen Fällen können mehrere Kameras, unterschiedliche Beleuchtungsrichtungen oder angepasste Produktführungen erforderlich sein.

Die mechanische Integration spielt dabei eine ebenso wichtige Rolle wie die Bildverarbeitung. Eine stabile Kameraposition und eine reproduzierbare Bauteillage schaffen die Grundlage für zuverlässige Ergebnisse.

Algorithmen müssen mit Schwankungen umgehen können

Selbst bei sorgfältig ausgelegter Bildaufnahme bleiben in der Produktion gewisse Schwankungen unvermeidbar. Die Bildverarbeitungssoftware muss deshalb in der Lage sein, unterschiedliche Kontraste, Verschmutzungen und leichte Beschädigungen zu verarbeiten.

Die Auswertung umfasst typischerweise mehrere Schritte:

1. Lokalisieren des Codes im Bild
2. Korrigieren von Lage- oder Perspektivabweichungen
3. Optimieren von Kontrast und Bildstruktur
4. Erkennen der einzelnen Codeelemente
5. Decodieren des Inhalts
6. Bewerten der Lesbarkeit oder Codequalität
7. Abgleichen mit Auftrags- oder Produktdaten

Je nach Anwendung können klassische Bildverarbeitungsalgorithmen, spezialisierte DPM-Leseverfahren oder kombinierte Ansätze zum Einsatz kommen.

Entscheidend ist, dass die Parameter nicht ausschließlich anhand einzelner Musterteile festgelegt werden. Die Lösung muss mit der tatsächlichen Bandbreite der Produktion getestet werden.

Lesen und Prüfen sind nicht dasselbe

Ein Code kann lesbar sein und trotzdem qualitative Mängel aufweisen. Deshalb muss bei der Aufgabenstellung klar unterschieden werden, ob lediglich der Inhalt gelesen oder zusätzlich die Qualität der Markierung bewertet werden soll.

Beim reinen Lesen steht die eindeutige Erkennung der codierten Information im Vordergrund. Eine Qualitätsbewertung untersucht darüber hinaus, wie robust und normgerecht die Markierung ausgeführt ist.

Mögliche Qualitätsmerkmale sind beispielsweise:

• Kontrast der Codeelemente,
• Gleichmäßigkeit der Markierung,
• Beschädigungen oder fehlende Elemente,
• geometrische Verzerrungen,
• Ruhezone und Randbereiche,
• sowie die Abgrenzung zum Bauteiluntergrund.

Eine solche Bewertung kann helfen, schleichende Veränderungen im Markierungsprozess frühzeitig zu erkennen. Sinkt die Codequalität beispielsweise durch Werkzeugverschleiß oder veränderte Laserparameter, kann reagiert werden, bevor der Code nicht mehr zuverlässig gelesen werden kann.

Verschmutzungen realistisch berücksichtigen

Öl, Kühlmittel und Partikel gehören in vielen metallverarbeitenden Produktionsumgebungen zum Alltag. Ein Prüfsystem darf deshalb nicht nur unter frisch gereinigten Laborbedingungen funktionieren.

Bereits während der Machbarkeitsbewertung sollten typische Verschmutzungszustände einbezogen werden. Dabei muss unterschieden werden, ob eine Verschmutzung die Codeinformation lediglich optisch verändert oder tatsächlich verdeckt.

Algorithmische Verfahren können moderate Kontrastschwankungen oder lokale Störungen teilweise kompensieren. Vollständig verdeckte Codebereiche lassen sich jedoch auch mit leistungsfähiger Software nicht rekonstruieren.

Deshalb kann es sinnvoll sein, zusätzlich den Produktionsprozess zu betrachten. Mögliche Maßnahmen sind:

• eine definierte Reinigung vor der Prüfung,
• Schutz vor neuem Ölnebel,
• eine optimierte Prüfposition,
• eine kontrollierte Luftführung,
• oder die Anpassung des Markierverfahrens.

Die zuverlässigste Lösung entsteht häufig durch das abgestimmte Zusammenspiel aus Prozessgestaltung und Bildverarbeitung.

Rückverfolgbarkeit direkt im Prozess

Ein zuverlässig gelesener Code wird besonders wertvoll, wenn er mit weiteren Produktions- und Qualitätsdaten verknüpft wird.

Je nach Anwendung kann der Code unter anderem verwendet werden, um:

• das Bauteil eindeutig zu identifizieren,
• Produktionsauftrag und Variante zuzuordnen,
• Bearbeitungs- und Montageschritte zu dokumentieren,
• Prüfergebnisse zu speichern,
• Maschinen- und Prozessparameter zu verknüpfen,
• fehlerhafte Teile gezielt auszuschleusen,
• oder Daten an übergeordnete Systeme weiterzugeben.

Die Codeprüfung wird damit zu einem zentralen Element der Rückverfolgbarkeit.

Die gelesenen Informationen können beispielsweise an eine SPS, Datenbank, ein MES oder ein Qualitätssicherungssystem übertragen werden. Wichtig ist, dass Schnittstellen, Datenformate und Reaktionen bereits während der Projektplanung eindeutig definiert werden.

Fehlerhafte Codes sicher behandeln

Nicht jeder Code kann gelesen werden. Für diesen Fall muss festgelegt sein, wie die Produktionslinie reagiert.

Mögliche Ursachen für ein negatives Ergebnis sind:

• Code fehlt vollständig,
• falscher Code wurde aufgebracht,
• Markierung ist unvollständig,
• Inhalt ist nicht plausibel,
• Codequalität liegt unterhalb der Vorgabe,
• Verschmutzung verhindert die Lesung,
• oder das Bauteil befindet sich außerhalb der zulässigen Position.

Je nach Qualitätsanforderung kann das Bauteil ausgeschleust, einer Nachprüfung zugeführt oder die Linie gestoppt werden.

Auch Kommunikationsfehler oder eine Störung des Lesesystems müssen berücksichtigt werden. Eine eindeutige Fehler- und Ausschleuslogik verhindert, dass nicht identifizierte Bauteile unbemerkt weiterverarbeitet werden.

Die Markierung beginnt vor der Kamera

Die Lesesicherheit hängt nicht allein vom Kamerasystem ab. Auch die Qualität und Position der Markierung selbst sind entscheidend.

Wichtige Faktoren sind:

• geeignetes Markierverfahren für das Material,
• ausreichende Codegröße,
• stabile Markierungstiefe,
• geeignete Position auf dem Bauteil,
• ausreichender Abstand zu Kanten und Strukturen,
• sowie eine möglichst reproduzierbare Bauteilausrichtung.

Wird das Lesesystem erst nachträglich betrachtet, kann eine ungünstig gewählte Markierungsposition die technische Umsetzung erschweren. Deshalb ist es sinnvoll, Markierung und Lesung gemeinsam zu planen.

OCTUM prüft bereits in einer frühen Projektphase, ob Code, Oberfläche und Produktionsbedingungen eine belastbare Identifikation ermöglichen.

Machbarkeit unter Produktionsbedingungen prüfen

DPM-Anwendungen lassen sich häufig nicht allein anhand theoretischer Daten bewerten. Testaufnahmen mit realen Bauteilen liefern wichtige Erkenntnisse über Kontrast, Reflexionen und mögliche Störeinflüsse.

Für eine aussagekräftige Untersuchung sollten möglichst unterschiedliche Muster bereitgestellt werden:

• typische Gutteile,
• Teile mit schwächerer Markierung,
• verschiedene Materialchargen,
• verschmutzte oder geölte Bauteile,
• unterschiedliche Oberflächenzustände,
• sowie bekannte Grenz- und Fehlerfälle.

Auf dieser Basis lassen sich Beleuchtung, Optik und Softwareparameter gezielt auslegen. Gleichzeitig kann geprüft werden, welche Schwankungen zuverlässig beherrschbar sind und an welchen Stellen Anpassungen am Prozess notwendig werden.

Systemintegration statt isoliertem Codeleser

Ein leistungsfähiger Codeleser allein schafft noch keine vollständige Traceability-Lösung. Das System muss in den Maschinenablauf und die Datenstruktur des Unternehmens integriert werden.

Dazu gehören:

• Trigger und Bildaufnahme,
• Übergabe von Produkt- und Auftragsdaten,
• Plausibilitätsprüfung des gelesenen Inhalts,
• eindeutige Zuordnung zum Bauteil,
• Kommunikation mit der SPS,
• Ausschleusung bei Fehlern,
• Speicherung relevanter Ergebnisse,
• sowie die Anbindung übergeordneter Systeme.

OCTUM betrachtet deshalb nicht nur den Lesealgorithmus, sondern den gesamten Prozess von der Markierung bis zur Nutzung der Daten.

Codes lesen, wie sie in der Produktion wirklich aussehen

Die Herausforderung industrieller Codelesung besteht nicht darin, einen perfekt markierten Code unter kontrollierten Bedingungen zu erkennen. Entscheidend ist, auch mit den realen Schwankungen der Produktion zuverlässig umzugehen.

Robuste Beleuchtung, geeignete Optik, stabile Kamerapositionierung und leistungsfähige Algorithmen bilden dafür die technische Grundlage. Ebenso wichtig sind eine geeignete Markierung, klar definierte Prozessabläufe und eine durchgängige Datenintegration.

So entsteht eine Lösung, die Codes nicht nur im Labor, sondern im tatsächlichen Produktionsprozess zuverlässig liest.

Denn echte Rückverfolgbarkeit beginnt dort, wo jedes relevante Bauteil eindeutig erkannt und seine Information sicher weiterverarbeitet wird.

Automatische Bildverarbeitungssysteme ermöglichen es, solche Abweichungen direkt während des Montageprozesses zu erkennen. Spaltmaße, Positionen, Abstände und die Anwesenheit einzelner Komponenten lassen sich berührungslos prüfen und dokumentieren. Damit wird aus einer subjektiven Sichtkontrolle ein objektiver, reproduzierbarer Messprozess.

Kleine Abweichung, große Wirkung

Viele Baugruppen bestehen aus mehreren Einzelteilen, die exakt zueinander ausgerichtet und montiert werden müssen. Bereits geringe Abweichungen können dazu führen, dass Komponenten verkanten, nicht vollständig einrasten oder außerhalb der vorgesehenen Toleranzen sitzen.

Mögliche Folgen sind unter anderem:

• eingeschränkte Funktion der Baugruppe,
• erhöhter Verschleiß,
• Undichtigkeiten oder unerwünschte Geräusche,
• erschwerte Weiterverarbeitung,
• Probleme bei nachfolgenden Montageschritten,
• Ausschuss und Nacharbeit,
• sowie Reklamationen beim Kunden.

Gerade bei hohen Stückzahlen ist es deshalb wichtig, geometrische Merkmale nicht nur stichprobenartig, sondern möglichst vollständig im laufenden Prozess zu kontrollieren.

Spaltmaße inline erfassen

Spaltmaße sind in zahlreichen Montageanwendungen ein wesentliches Qualitätsmerkmal. Sie zeigen beispielsweise, ob zwei Bauteile korrekt zueinander positioniert wurden, ob ein Gehäuse vollständig geschlossen ist oder ob ein Bauteil gleichmäßig in einer Aufnahme sitzt.

Ein Bildverarbeitungssystem kann definierte Kanten und Konturen erfassen und deren Abstand zueinander berechnen. Abhängig von der Anwendung lassen sich einzelne Messpunkte oder vollständige Spaltverläufe auswerten.

Dabei können unter anderem folgende Merkmale geprüft werden:

• Breite eines Spalts,
• Gleichmäßigkeit des Spaltverlaufs,
• Parallelität von Bauteilkanten,
• Abstand zwischen Komponenten,
• Überstand oder Versatz,
• sowie Abweichungen von definierten Sollpositionen.

Die Ergebnisse werden mit hinterlegten Toleranzgrenzen verglichen. Liegt ein Messwert außerhalb des zulässigen Bereichs, kann das Bauteil automatisch gekennzeichnet, ausgeschleust oder einer Nachprüfung zugeführt werden.

Montagepositionen zuverlässig kontrollieren

Nicht nur die reine Anwesenheit eines Bauteils ist entscheidend. Eine Komponente kann vorhanden sein und dennoch falsch positioniert, verdreht oder nicht vollständig montiert sein.

Typische Prüfmerkmale sind beispielsweise:

• Lage und Orientierung eines Bauteils,
• Einstecktiefe,
• Winkelstellung,
• Abstand zu Referenzpunkten,
• Zentrierung in einer Aufnahme,
• korrekter Sitz von Clips, Dichtungen oder Verbindungselementen,
• sowie die Position beweglicher Komponenten.

Durch die automatische Positionsprüfung kann unmittelbar nach dem Montagevorgang kontrolliert werden, ob das Bauteil innerhalb der zulässigen Toleranzen liegt. Fehler werden dadurch erkannt, bevor die Baugruppe den nächsten Prozessschritt erreicht.

Fehlende oder falsche Komponenten erkennen

Neben geometrischen Abweichungen zählen unvollständige oder falsch bestückte Baugruppen zu den häufigen Fehlerquellen in Montageprozessen.

Ein Inspektionssystem kann prüfen, ob alle erforderlichen Komponenten vorhanden sind und ob die richtige Variante eingesetzt wurde. Dazu gehören beispielsweise:

• Schrauben, Clips oder Sicherungsringe,
• Dichtungen und O-Ringe,
• Stecker und Kontakte,
• Federn oder Halteelemente,
• Abdeckungen und Gehäuseteile,
• sowie variantenspezifische Komponenten.

Auch Merkmale wie Farbe, Form, Kontur, Beschriftung oder Lage können zur Unterscheidung verschiedener Bauteilvarianten herangezogen werden.

Damit lassen sich nicht nur fehlende Teile erkennen. Das System kann ebenso feststellen, ob eine falsche Komponente montiert oder ein Bauteil in der falschen Orientierung eingesetzt wurde.

Objektive Prüfung statt subjektiver Sichtkontrolle

Manuelle Sichtprüfungen sind in vielen Produktionsumgebungen weiterhin verbreitet. Sie können jedoch durch unterschiedliche Einschätzungen, Ermüdung, Zeitdruck oder ungünstige Sichtbedingungen beeinflusst werden.

Besonders bei kleinen geometrischen Abweichungen stößt die visuelle Beurteilung schnell an Grenzen. Ein Spalt kann für das menschliche Auge gleichmäßig erscheinen und dennoch außerhalb der festgelegten Toleranz liegen.

Ein automatisches Bildverarbeitungssystem bewertet dagegen jedes Produkt nach denselben Kriterien. Prüfmerkmale, Messbereiche und Toleranzen sind eindeutig definiert. Dadurch entsteht ein reproduzierbarer Prozess, dessen Ergebnisse unabhängig von Schicht, Bedienperson oder Produktionsmenge vergleichbar bleiben.

Die automatische Prüfung ersetzt dabei nicht in jedem Fall sämtliche manuellen Kontrollen. Sie schafft jedoch eine belastbare Grundlage für eine gleichbleibende Bewertung und entlastet Mitarbeitende bei wiederkehrenden Prüfaufgaben.

Berührungslose Messung im Produktionstakt

Optische Inspektionssysteme arbeiten berührungslos. Das ist insbesondere bei empfindlichen Oberflächen, kleinen Bauteilen oder schnell laufenden Produktionsprozessen von Vorteil.

Die Prüfung kann direkt in die Montagelinie integriert werden. Sobald sich das Bauteil in der vorgesehenen Prüfposition befindet, werden ein oder mehrere Bilder aufgenommen. Die Software wertet die relevanten Merkmale aus und übermittelt das Ergebnis an die Maschinensteuerung.

Der Ablauf umfasst typischerweise:

1. Erkennen oder Positionieren der Baugruppe
2. Auslösen der Bildaufnahme
3. Erfassen der relevanten Ansichten
4. Auswertung von Konturen, Positionen und Abständen
5. Vergleich mit den vorgegebenen Toleranzen
6. Übertragung des Prüfergebnisses an die SPS
7. Ausschleusung oder Freigabe des Bauteils

Die gesamte Prüfung erfolgt innerhalb der verfügbaren Taktzeit, ohne den Produktionsfluss unnötig zu unterbrechen.

Stabile Bildaufnahme als Voraussetzung

Damit kleine Abweichungen zuverlässig erkannt und gemessen werden können, müssen die Bildaufnahmebedingungen entsprechend ausgelegt sein. Eine hohe Kameraauflösung allein reicht nicht aus.

Entscheidend ist das Zusammenspiel aus:

• Kamera,
• Optik,
• Beleuchtung,
• Bauteilpositionierung,
• mechanischer Stabilität,
• Bildverarbeitungssoftware,
• und Kalibrierung.

Die Beleuchtung muss relevante Kanten und Konturen klar sichtbar machen. Reflexionen, Schatten oder wechselnde Oberflächen können die Messung beeinflussen und müssen bereits bei der Systemauslegung berücksichtigt werden.

Auch die Position des Bauteils spielt eine wichtige Rolle. Schwankt die Lage zu stark, muss dies entweder mechanisch begrenzt oder softwareseitig kompensiert werden. Für sehr kleine Toleranzen sind stabile Aufnahmebedingungen besonders entscheidend.

Messwerte müssen zur Anwendung passen

Die erreichbare Messgenauigkeit hängt immer von der konkreten Anwendung ab. Einflussfaktoren sind unter anderem das Sichtfeld, die Kameraauflösung, die Optik, die Bauteilgeometrie, die Oberflächenbeschaffenheit und die Stabilität des Prozesses.

Deshalb sollte eine Geometrieprüfung nicht allein anhand theoretischer Pixelwerte ausgelegt werden. Entscheidend ist, ob die geforderte Toleranz unter realen Produktionsbedingungen stabil und reproduzierbar überprüft werden kann.

Vor der Umsetzung müssen daher zentrale Fragen geklärt werden:

• Welches Merkmal soll gemessen werden?
• Welche Toleranzgrenzen gelten?
• Wie groß ist das Bauteil?
• Welche Varianten müssen geprüft werden?
• Wie stabil ist die Produktposition?
• Welche Oberflächen und Materialien liegen vor?
• Welche Taktzeit steht zur Verfügung?
• Wie sollen Grenzfälle behandelt werden?

Bei besonders anspruchsvollen Anwendungen kann eine Machbarkeitsuntersuchung sinnvoll sein. Dabei wird geprüft, ob die relevanten Merkmale optisch ausreichend sichtbar und mit der erforderlichen Stabilität messbar sind.

Mehrere Perspektiven für komplexe Baugruppen

Nicht alle Prüfmerkmale sind aus einer einzigen Kameraperspektive sichtbar. Bei komplexen Geometrien, verdeckten Bauteilen oder mehreren Montageebenen können zusätzliche Kameras erforderlich sein.

Je nach Aufgabe lassen sich beispielsweise:

• Draufsichten,
• Seitenansichten,
• Schrägansichten,
• Innenansichten,
• oder rotierende Ansichten

miteinander kombinieren.

Die Ergebnisse der einzelnen Kameras werden in einer gemeinsamen Prüfentscheidung zusammengeführt. Dadurch kann eine Baugruppe umfassend bewertet werden, ohne sie manuell drehen oder mehrfach separat prüfen zu müssen.

Prüfergebnisse dokumentieren und auswerten

Ein wesentlicher Vorteil automatischer Inspektionssysteme liegt in der Möglichkeit, Prüfergebnisse zu speichern und mit weiteren Produktionsdaten zu verknüpfen.

Je nach Anwendung können unter anderem dokumentiert werden:

• einzelne Messwerte,
• Gut-/Schlecht-Ergebnisse,
• Fehlerart und Fehlerposition,
• Zeitstempel,
• Produkt- oder Seriennummer,
• Charge und Produktionsauftrag,
• verwendetes Prüfprogramm,
• sowie ausgewählte Prüf- oder Fehlerbilder.

Diese Daten unterstützen nicht nur die Rückverfolgbarkeit. Sie können auch genutzt werden, um Trends im Produktionsprozess frühzeitig zu erkennen.

Verändert sich beispielsweise ein Spaltmaß über einen längeren Zeitraum schrittweise, kann dies auf Werkzeugverschleiß, mechanische Veränderungen oder eine nachlassende Prozessstabilität hindeuten. Die Bildverarbeitung wird damit nicht nur zum Prüfsystem, sondern auch zu einer Informationsquelle für Prozessoptimierung und vorbeugende Instandhaltung.

Integration in Maschine und Qualitätsprozess

Eine zuverlässige Inline-Prüfung erfordert mehr als eine Kamera und einen Messalgorithmus. Das System muss vollständig in die Maschine und den Produktionsablauf integriert werden.

Dazu gehören:

• geeignete Einbaupositionen,
• abgestimmte Trigger-Signale,
• klare Schnittstellen zur SPS,
• eindeutige Produktverfolgung,
• definierte Ausschleusmechanismen,
• passende Bedien- und Benutzerkonzepte,
• sowie die Übertragung relevanter Prüfdaten.

OCTUM betrachtet Bildverarbeitung deshalb im Zusammenspiel aus Maschine, Produkt, Prozess und Qualitätsziel. Kamera, Optik, Beleuchtung, Software und Schnittstellen werden als Gesamtsystem ausgelegt.

Besonders bei geometrischen Messaufgaben ist eine frühzeitige Einbindung in die Maschinenplanung sinnvoll. So können stabile Prüfpositionen, geeignete Sichtachsen und notwendige Einbauräume von Beginn an berücksichtigt werden.

Ein zusätzliches Sicherheitsnetz für die Montage

Die Inline-Geometrieprüfung schafft eine zusätzliche Kontrollebene unmittelbar im Produktionsprozess. Fehlerhafte Baugruppen werden erkannt, bevor weitere Komponenten montiert oder zusätzliche Wertschöpfungsschritte durchgeführt werden.

Das reduziert das Risiko, dass fehlerhafte Produkte unbemerkt in nachfolgende Prozesse gelangen. Gleichzeitig können Nacharbeit, Ausschuss und spätere Reklamationen verringert werden.

Eine geeignete Bildverarbeitungslösung unterstützt damit mehrere Ziele gleichzeitig:

• objektive Bewertung von Qualitätsmerkmalen,
• vollständige Prüfung im Produktionstakt,
• frühzeitige Erkennung von Montageabweichungen,
• dokumentierte Messwerte,
• verbesserte Rückverfolgbarkeit,
• und mehr Transparenz über die Prozessstabilität.

Wenn wenige Hundertstel Millimeter über die Passung entscheiden, wird aus der optischen Inspektion ein wichtiger Bestandteil der Montagequalität.

Denn eine zuverlässige Prüflösung erkennt nicht nur, ob ein Bauteil vorhanden ist. Sie prüft, ob es wirklich richtig sitzt.

Welche Merkmale sollen geprüft werden? Welche Fehler müssen erkannt werden? Lässt sich die Prüfung in eine bestehende Produktionslinie integrieren? Welche Anforderungen gelten für Bedienung, Dokumentation und Rückverfolgbarkeit? Und wie kann ein bereits vorhandenes Inspektionssystem langfristig zuverlässig betrieben werden?

Um Interessenten und Kunden schneller zu den relevanten Informationen zu führen, bietet die OCTUM-Website unterschiedliche Einstiege. Die Bereiche Kompetenzen, Branchenlösungen und Support orientieren sich an verschiedenen Ausgangssituationen und führen von der ersten Aufgabenstellung bis zur konkreten Lösung beziehungsweise zur Betreuung bestehender Systeme.

Der passende Einstieg hängt von der Aufgabenstellung ab

Nicht jedes Unternehmen beginnt an derselben Stelle. Manche Anwender wissen bereits genau, welche Prüfaufgabe automatisiert werden soll. Andere suchen nach einer Lösung für eine bestimmte Branche oder Produktionsumgebung. Bestandskunden benötigen dagegen häufig Informationen zu Service, Schulungen, Reparaturen oder technischen Supportanfragen.

Deshalb ist die Website nicht ausschließlich nach einzelnen Produkten oder Technologien aufgebaut. Stattdessen können Nutzer über drei zentrale Wege einsteigen:

• über technische Kompetenzen und konkrete Prüfaufgaben,
• über branchentypische Anwendungen,
• oder über Services für bestehende OCTUM-Systeme.

Die Bereiche ergänzen sich gegenseitig. So können Interessenten zunächst eine typische Branchenlösung betrachten und anschließend tiefer in die dafür relevanten Technologien, Prüfverfahren oder Integrationsleistungen einsteigen.

Über Kompetenzen zur technischen Lösung

Der Bereich Kompetenzen richtet sich an Unternehmen, die sich mit einer konkreten technischen Fragestellung beschäftigen. Im Mittelpunkt stehen industrielle Bildverarbeitung, automatische optische Inspektion, Machine Vision und die Integration von Prüfsystemen in Maschinen und Produktionslinien.

Eine zuverlässige Inspektionslösung besteht nicht nur aus einer Kamera. Entscheidend ist das abgestimmte Zusammenspiel verschiedener Komponenten und Disziplinen. Dazu gehören unter anderem:

• Kamera und Bildsensor,
• Optik und erforderliche Auflösung,
• Beleuchtung und Bildaufnahmebedingungen,
• Bildverarbeitungssoftware und Prüfalgorithmen,
• Schnittstellen zur Maschinensteuerung,
• Produktverfolgung und Ausschleuslogik,
• Bedienoberflächen und Benutzerkonzepte,
• Datenspeicherung und Ergebnisübertragung,
• sowie die mechanische und elektrische Integration in die Anlage.

Welche Komponenten und Verfahren geeignet sind, hängt von der jeweiligen Prüfaufgabe ab. Eine Oberflächenprüfung auf einem reflektierenden Metallbauteil benötigt beispielsweise andere Bildaufnahmebedingungen als die Kontrolle eines transparenten Pharmaprodukts oder die Prüfung eines gedruckten Codes auf einer Verpackung.

Der Kompetenzbereich zeigt daher nicht nur einzelne Technologien, sondern betrachtet die Bildverarbeitung als Gesamtsystem.

Die Prüfaufgabe steht vor der Technologie

Bei der Entwicklung einer Inspektionslösung sollte nicht die Frage im Vordergrund stehen, welche Kamera oder Software eingesetzt werden soll. Zunächst muss geklärt werden, welche Qualitätsmerkmale zuverlässig erfasst und bewertet werden müssen.

Typische Prüfaufgaben sind beispielsweise:

• Anwesenheits- und Vollständigkeitskontrollen,
• Oberflächeninspektionen,
• Lage- und Positionsprüfungen,
• geometrische Vermessungen,
• OCR- und OCV-Prüfungen,
• Codeprüfung und Rückverfolgbarkeit,
• Druckbild- und Kennzeichnungskontrollen,
• Kontaminationsprüfungen,
• sowie die Erkennung von Montage- oder Materialfehlern.

Aus der Prüfaufgabe ergeben sich Anforderungen an Auflösung, Perspektive, Beleuchtung, Taktzeit und Auswertung. Ebenso wichtig ist die Frage, welche Schwankungen im realen Produktionsprozess auftreten. Dazu zählen unterschiedliche Produktvarianten, Materialchargen, Positionstoleranzen, Oberflächen oder Umgebungsbedingungen.

Erst wenn diese Faktoren bekannt sind, lässt sich beurteilen, ob klassische Bildverarbeitung, Machine Learning oder eine Kombination verschiedener Verfahren die geeignete Lösung darstellt.

Branchenlösungen für unterschiedliche Produktionsumgebungen

Der Bereich Branchenlösungen bietet einen anwendungsorientierten Einstieg. Hier stehen typische Produkte, Prozesse und Qualitätsanforderungen einzelner Industrien im Mittelpunkt.

OCTUM entwickelt Inspektionslösungen unter anderem für:

• Pharma,
• Medizintechnik,
• Verpackungstechnik,
• Automotive,
• Metallverarbeitung,
• Kunststoffverarbeitung,
• Kosmetik,
• sowie weitere industrielle Produktionsbereiche.

Die grundlegenden Technologien der Bildverarbeitung sind branchenübergreifend einsetzbar. Die Anforderungen an ihre Umsetzung unterscheiden sich jedoch erheblich.

In der Pharma- und Medizintechnik spielen beispielsweise Dokumentation, Rückverfolgbarkeit, Benutzerverwaltung und nachvollziehbare Prüfergebnisse eine besonders wichtige Rolle. In der Metallverarbeitung können Reflexionen, komplexe Geometrien und schwer erkennbare Oberflächendefekte die Bildaufnahme beeinflussen. In der Verpackungstechnik stehen häufig Codes, Klarschrift, Etiketten, Druckbilder oder die Vollständigkeit verpackter Produkte im Mittelpunkt.

Die Branchenlösungen zeigen deshalb typische Anwendungen und verdeutlichen, wie eine Inspektionslösung an unterschiedliche Produktionsbedingungen angepasst werden kann.

Branchenwissen verkürzt den Weg zur geeigneten Lösung

Erfahrungen aus vergleichbaren Produktionsumgebungen erleichtern die Einschätzung einer neuen Prüfaufgabe. Viele Herausforderungen wiederholen sich innerhalb einer Branche, auch wenn Produkte und Anlagen nicht identisch sind.

Dazu gehören beispielsweise:

• hohe Produktionsgeschwindigkeiten,
• zahlreiche Produkt- und Formatvarianten,
• begrenzte Einbauverhältnisse,
• empfindliche oder reflektierende Oberflächen,
• Anforderungen an die Reinigung,
• strenge Dokumentationsvorgaben,
• hohe Anforderungen an Prozesssicherheit und Verfügbarkeit,
• sowie die Integration in bestehende Maschinenkonzepte.

Ein Branchenbezug ermöglicht daher eine schnellere Orientierung. Gleichzeitig wird jede konkrete Anwendung individuell bewertet. Eine vorhandene Systemplattform oder bewährte Lösung kann als Ausgangspunkt dienen, muss aber auf das jeweilige Produkt und den realen Prozess abgestimmt werden.

Systemintegration statt nachträglicher Insellösung

Unabhängig von Branche und Prüfaufgabe ist die frühzeitige Integration der Bildverarbeitung ein wesentlicher Erfolgsfaktor.

Wird ein AOI-System erst am Ende einer Maschinenplanung berücksichtigt, sind wichtige Rahmenbedingungen häufig bereits festgelegt. Dazu zählen der verfügbare Bauraum, die Produktführung, die Taktzeit, Trigger-Signale, Ausschleusmechanismen und der Datenfluss.

Eine Kamera lässt sich möglicherweise noch mechanisch ergänzen. Eine stabile, wartbare und ergonomisch bedienbare Prüflösung entsteht dadurch jedoch nicht automatisch.

OCTUM betrachtet deshalb Maschine, Produkt, Prozess und Qualitätsziel gemeinsam. Die Bildverarbeitung wird als Bestandteil der Produktionslinie geplant. Dadurch können Kamera, Optik, Beleuchtung, Software, Schnittstellen und Bedienung sinnvoll aufeinander abgestimmt werden.

Support für bestehende OCTUM-Systeme

Während sich die Bereiche Kompetenzen und Branchenlösungen vor allem an neue Projekte und Anwendungen richten, unterstützt der Bereich Support Betreiber vorhandener OCTUM-Systeme.

Dort finden Kunden Informationen und Kontaktmöglichkeiten rund um:

• technische Supportanfragen,
• geplante und ungeplante Serviceeinsätze,
• Schulungen,
• Reparaturanmeldungen,
• Wartung und Systembetreuung,
• Modernisierung bestehender Anlagen,
• sowie den langfristigen Betrieb installierter Prüfsysteme.

Inspektionssysteme sind häufig über viele Jahre im Einsatz. In diesem Zeitraum können sich Produkte, Produktionsmengen, Betriebssysteme, Schnittstellen oder Qualitätsanforderungen verändern. Auch Mitarbeitende und Verantwortlichkeiten wechseln.

Ein langfristig ausgelegtes Supportkonzept trägt dazu bei, dass die Systeme weiterhin zuverlässig betrieben, angepasst und erweitert werden können. Schulungen helfen Bedienern, Einrichtern und Instandhaltungspersonal dabei, die vorhandenen Funktionen sicher zu nutzen und Störungen schneller einzuordnen.

Von der ersten Information zur konkreten Prüfaufgabe

Die Website kann eine erste Orientierung geben, ersetzt jedoch nicht die technische Bewertung einer konkreten Anwendung.

Für die Auslegung eines Inspektionssystems sind unter anderem folgende Informationen relevant:

• das zu prüfende Produkt,
• die relevanten Qualitätsmerkmale,
• bekannte Fehlerbilder,
• zulässige Produktschwankungen,
• Produktionsgeschwindigkeit und Taktzeit,
• Einbauverhältnisse und Maschinenumgebung,
• vorhandene Schnittstellen,
• gewünschte Reaktionen bei einem Fehler,
• sowie Anforderungen an Dokumentation und Datenspeicherung.

Auf dieser Basis kann geprüft werden, welches Bildaufnahmeverfahren geeignet ist und wie sich die Lösung in den Produktionsprozess integrieren lässt. Bei anspruchsvollen oder schwer einzuschätzenden Anwendungen kann eine Machbarkeitsuntersuchung zusätzliche Sicherheit schaffen.

Nicht irgendeine Bildverarbeitung, sondern die passende Lösung

Die technische Auswahl sollte sich stets an der realen Anwendung orientieren. Ein leistungsfähiger Algorithmus allein führt noch nicht zu einer zuverlässigen Qualitätskontrolle. Ebenso wenig garantiert eine hochauflösende Kamera automatisch ein gutes Prüfergebnis.

Entscheidend ist das abgestimmte Gesamtkonzept: Relevante Merkmale müssen sichtbar gemacht, stabil aufgenommen, korrekt ausgewertet und eindeutig dem jeweiligen Produkt zugeordnet werden. Die Ergebnisse müssen an die Maschinensteuerung oder weitere Systeme übergeben und fehlerhafte Produkte zuverlässig ausgeschleust werden.

Die unterschiedlichen Einstiege auf der OCTUM-Website sollen Unternehmen deshalb dabei unterstützen, schneller zu den Informationen zu gelangen, die zu ihrer Situation passen:

Kompetenzen, wenn die technische Prüfaufgabe im Vordergrund steht,

Branchenlösungen, wenn typische Anwendungen und branchenspezifische Anforderungen gesucht werden,

Support, wenn es um den Betrieb oder die Weiterentwicklung bestehender Systeme geht.

Denn am Ende geht es nicht darum, irgendeine Bildverarbeitung einzusetzen. Es geht darum, eine Inspektionslösung zu entwickeln, die zum Produkt, zur Maschine, zum Prozess und zum Qualitätsziel passt.

Entscheidend ist die vollständige Integration der Bildverarbeitung in das Zusammenspiel aus Maschine, Produkt, Prozess und Qualitätsanforderung. OCTUM betrachtet AOI-Systeme deshalb nicht als nachträgliche Ergänzung, sondern als festen Bestandteil der Produktionslinie.

Wenn Bildverarbeitung zu spät berücksichtigt wird

In vielen Projekten werden die wesentlichen Komponenten und Abläufe einer Maschine zunächst ohne detaillierte Berücksichtigung der visuellen Prüfung geplant. Erst zu einem späteren Zeitpunkt entsteht die Frage, an welcher Stelle eine Kamera installiert und wie die gewünschte Qualitätskontrolle umgesetzt werden kann.

Zu diesem Zeitpunkt sind wichtige Rahmenbedingungen häufig bereits festgelegt:

• Der verfügbare Bauraum ist begrenzt.
• Die Produktführung und die Taktzeit stehen fest.
• Positionen für Kameras und Beleuchtungen sind nicht vorgesehen.
• Trigger- und Schnittstellensignale wurden noch nicht definiert.
• Ausschleusungen oder Nachprüfungen sind nicht eingeplant.
• Bedienkonzepte wurden ohne die Prüfstation entwickelt.
• Datenwege und Dokumentationsanforderungen sind unklar.

Unter diesen Bedingungen lässt sich möglicherweise noch ein Kamerasystem montieren. Eine technisch saubere und dauerhaft stabile Integration ist damit jedoch nicht automatisch erreicht.

Gerade bei hohen Produktionsgeschwindigkeiten, wechselnden Varianten oder anspruchsvollen Prüfmerkmalen können nachträgliche Kompromisse die Zuverlässigkeit und Wartbarkeit des Systems erheblich beeinträchtigen.

Der richtige Kameraplatz ist nur der Anfang

Für eine zuverlässige Bildaufnahme muss das Prüfobjekt zum richtigen Zeitpunkt in einer klar definierten Position erfasst werden. Gleichzeitig müssen relevante Merkmale vollständig sichtbar sein.

Die Einbauposition beeinflusst unter anderem:

• den Blickwinkel auf das Produkt,
• den Arbeitsabstand der Optik,
• das verfügbare Sichtfeld,
• mögliche Abschattungen,
• Reflexionen auf Oberflächen,
• die Zugänglichkeit für Wartung und Reinigung,
• sowie die Stabilität gegenüber Vibrationen.

Ist die mechanische Konstruktion bereits abgeschlossen, sind optimale Positionen häufig nicht mehr verfügbar. Kameras müssen dann seitlich versetzt, unter ungünstigen Winkeln oder mit unnötig großen Arbeitsabständen installiert werden.

Durch eine frühzeitige Planung lassen sich passende Einbauräume, Halterungen, Schutzgehäuse und Zugänge von Beginn an vorsehen. Dies verbessert nicht nur die Bildqualität, sondern vereinfacht auch Inbetriebnahme, Wartung und späteren Service.

Beleuchtung und Optik gezielt auf die Prüfaufgabe abstimmen

Die Kamera allein entscheidet nicht über die Qualität einer visuellen Prüfung. Mindestens ebenso wichtig sind die Optik und die Beleuchtung.

Abhängig von Produkt, Material und Fehlerbild können sehr unterschiedliche Bildaufnahmeverfahren erforderlich sein. Metallische Oberflächen erzeugen beispielsweise starke Reflexionen, transparente Bauteile benötigen häufig spezielle Durchlicht- oder Dunkelfeldkonzepte, und feine Oberflächenfehler werden erst unter einer geeigneten Beleuchtungsrichtung sichtbar.

Bei der Systemauslegung müssen daher unter anderem folgende Fragen beantwortet werden:

• Welches Merkmal soll sichtbar gemacht werden?
• Welche Auflösung ist für die Erkennung notwendig?
• Wie groß ist das Prüfobjekt?
• Welche Produktvarianten müssen abgedeckt werden?
• Welche Oberflächen- und Materialeigenschaften liegen vor?
• Wie stark schwanken Position, Farbe oder Erscheinungsbild?
• Wie viel Zeit steht für die Bildaufnahme zur Verfügung?

Wird die Bildverarbeitung früh berücksichtigt, können Optik und Beleuchtung passend zum Prüfprozess ausgelegt werden. Auch konstruktive Maßnahmen wie definierte Produktführungen, Abschirmungen gegen Fremdlicht oder geeignete Hintergrundflächen lassen sich dann gezielt einplanen.

Taktzeit und Trigger müssen zusammenpassen

In der Inline-Prüfung muss das Bild exakt zum richtigen Zeitpunkt aufgenommen und ausgewertet werden. Dafür benötigt das Inspektionssystem eindeutige Informationen über Produktposition, Geschwindigkeit und Maschinenzustand.

Je nach Anwendung können Lichtschranken, Encoder, SPS-Signale oder interne Kameratrigger zum Einsatz kommen. Entscheidend ist, dass die Signale zeitlich stabil und eindeutig sind.

Unklare oder schwankende Triggerbedingungen können dazu führen, dass Produkte nicht vollständig im Bild liegen, mehrfach aufgenommen oder einer falschen Produktionsposition zugeordnet werden.

Zusätzlich muss die gesamte Prozesskette innerhalb der verfügbaren Taktzeit funktionieren:

1. Produkt erkennen und Bildaufnahme auslösen
2. Bild oder Bildserie erfassen
3. Prüfmerkmale auswerten
4. Ergebnis an die Maschinensteuerung übertragen
5. Fehlerhaftes Produkt eindeutig verfolgen
6. Produkt an der vorgesehenen Stelle ausschleusen

Gerade zwischen Prüfposition und Ausschleusung können mehrere Maschinenzyklen liegen. Die Zuordnung des Prüfergebnisses zum richtigen Produkt muss deshalb bereits bei der Maschinenplanung berücksichtigt werden.

Klare Schnittstellen zur Maschinensteuerung

Ein AOI-System arbeitet nicht unabhängig von der Maschine. Es benötigt Signale, Informationen und definierte Reaktionen der übergeordneten Steuerung.

Zu den typischen Schnittstellen gehören:

• Start- und Stoppsignale,
• Trigger für die Bildaufnahme,
• Produkt- oder Formatinformationen,
• Statusmeldungen der Maschine,
• Gut-/Schlecht-Ergebnisse,
• Fehler- und Warnmeldungen,
• Quittierungen,
• Rezeptur- oder Programmwechsel,
• sowie Signale für Ausschleusung und Linienfreigabe.

Dabei muss eindeutig festgelegt werden, welches System für welche Funktion verantwortlich ist. Die Bildverarbeitung bewertet beispielsweise ein Prüfmerkmal, während die SPS die Produktverfolgung und Ausschleusung übernimmt. Alternativ können Teile dieser Logik auch im Prüfsystem abgebildet werden.

Entscheidend ist nicht eine bestimmte technische Architektur, sondern eine klare und nachvollziehbare Aufgabenverteilung. Sie reduziert Abstimmungsprobleme während der Inbetriebnahme und erleichtert die spätere Fehlersuche.

Eine definierte Ausschleuslogik verhindert Qualitätsrisiken

Die Erkennung eines Fehlers ist nur der erste Schritt. Das fehlerhafte Produkt muss anschließend zuverlässig aus dem Prozess entfernt oder einer manuellen Nachprüfung zugeführt werden.

Dafür müssen unter anderem folgende Punkte geklärt sein:

• An welcher Position wird ausgeschleust?
• Wie wird das Produkt zwischen Prüfung und Ausschleusung verfolgt?
• Was geschieht bei einem unklaren Prüfergebnis?
• Wie reagiert die Linie bei einer Störung der Ausschleusung?
• Wird die Ausschleusung überwacht und bestätigt?
• Was passiert bei einem Kommunikationsausfall?
• Wann muss die Maschine gestoppt werden?

Auch die Behandlung aufeinanderfolgender Fehlerprodukte oder leerer Produktplätze muss berücksichtigt werden. Eine unvollständige Ausschleuslogik kann dazu führen, dass korrekt geprüfte Produkte falsch zugeordnet oder fehlerhafte Teile nicht sicher entfernt werden.

Eine frühzeitige Abstimmung zwischen Maschinenbau, Steuerungstechnik, Qualitätsmanagement und Bildverarbeitung schafft hier eindeutige Abläufe.

Bedienkonzepte müssen im Produktionsalltag funktionieren

Ein technisch leistungsfähiges Prüfsystem entfaltet seinen Nutzen nur, wenn es von den beteiligten Mitarbeitenden sicher bedient werden kann.

Je nach Rolle benötigen Bediener, Einrichter, Instandhaltung, Qualitätssicherung und Administratoren unterschiedliche Funktionen und Informationen. Ein geeignetes Bedienkonzept berücksichtigt deshalb unter anderem:

• übersichtliche Gut-/Schlecht-Anzeigen,
• verständliche Fehlerbilder,
• eindeutige Systemmeldungen,
• einfache Format- und Programmwechsel,
• Benutzerrollen und Zugriffsrechte,
• nachvollziehbare Parameteränderungen,
• Unterstützung bei Fehleranalyse und Wartung,
• sowie klare Reaktionen bei Störungen.

Die Oberfläche des Bildverarbeitungssystems sollte dabei nicht isoliert von der Maschinenbedienung betrachtet werden. Je nach Anlagenkonzept kann eine Integration in das zentrale HMI oder eine separate Bedienoberfläche sinnvoll sein.

Wichtig ist, dass die Bedienlogik mit den tatsächlichen Abläufen in der Produktion übereinstimmt. Eine frühe Abstimmung verhindert doppelte Eingaben, widersprüchliche Meldungen und unnötig komplexe Bedienwege.

Prüfdaten müssen dort ankommen, wo sie benötigt werden

In vielen Produktionsumgebungen reicht ein einfaches Gut-/Schlecht-Signal nicht aus. Prüfergebnisse müssen dokumentiert, ausgewertet oder mit weiteren Produktionsdaten verknüpft werden.

Je nach Anwendung können beispielsweise folgende Informationen relevant sein:

• Prüfergebnis je Produkt,
• Fehlerklasse und Fehlerposition,
• Messwerte und Toleranzen,
• gespeicherte Fehlerbilder,
• Produktionsauftrag und Charge,
• Zeitstempel,
• verwendetes Prüfprogramm,
• Benutzer- und Änderungsinformationen,
• Kennzahlen zur Ausschuss- und Pseudofehlerrate,
• sowie Informationen für Rückverfolgbarkeit und Auditierung.

Bereits während der Planung sollte festgelegt werden, welche Daten benötigt werden, wie lange sie gespeichert bleiben und an welche Systeme sie übergeben werden. Mögliche Ziele sind Maschinensteuerungen, Datenbanken, Leitsysteme, MES- oder Qualitätssicherungssysteme.

Eine klare Datenstrategie verhindert, dass wichtige Informationen nur lokal am Prüfsystem verfügbar sind oder nachträglich mit hohem Aufwand erschlossen werden müssen.

Maschine, Produkt, Prozess und Qualitätsziel gemeinsam betrachten

OCTUM beginnt die Auslegung eines Bildverarbeitungssystems nicht mit der Auswahl einer bestimmten Kamera oder Software. Ausgangspunkt ist die konkrete Prüfaufgabe im jeweiligen Produktionsumfeld.

Dazu werden vier Bereiche gemeinsam betrachtet:

Maschine

Wie wird das Produkt transportiert, positioniert und ausgeschleust? Welche Taktzeit, Schnittstellen und Platzverhältnisse stehen zur Verfügung?

Produkt

Welche Materialien, Geometrien, Oberflächen und Varianten müssen geprüft werden? Welche zulässigen Schwankungen treten auf?

Prozess

Welche Veränderungen können während der Produktion entstehen? Welche Maschinenzustände oder Umgebungsbedingungen beeinflussen die Prüfung?

Qualitätsziel

Welche Merkmale sind relevant? Welche Fehler müssen erkannt werden? Welche Toleranzen, Nachweise und Dokumentationsanforderungen gelten?

Erst aus dieser Gesamtbetrachtung entsteht ein belastbares Systemkonzept. Kamera, Optik, Beleuchtung, Software, Bedienung, Schnittstellen und Datenverarbeitung werden aufeinander abgestimmt.

Frühe Integration reduziert Risiken und Nacharbeiten

Die frühzeitige Einbindung der Bildverarbeitung bietet Vorteile über den gesamten Projektverlauf hinweg.

Sie ermöglicht:

• geeignete Einbaupositionen ohne spätere mechanische Kompromisse,
• bessere und stabilere Bildaufnahmebedingungen,
• eine realistische Bewertung der erreichbaren Prüfleistung,
• eindeutige Schnittstellen zwischen Maschine und Prüfsystem,
• eine sichere Ausschleus- und Produktverfolgungslogik,
• abgestimmte Bedien- und Benutzerkonzepte,
• klar definierte Datenwege,
• kürzere Inbetriebnahmezeiten,
• sowie eine bessere Erweiterbarkeit bei neuen Varianten.

Damit sinkt das Risiko, dass während der Inbetriebnahme grundlegende Änderungen an Mechanik, Steuerung oder Software notwendig werden.

Gute Bildverarbeitung erkennt nicht nur Fehler

Eine leistungsfähige AOI-Lösung zeichnet sich nicht allein durch eine hohe Erkennungsleistung aus. Sie muss auch unter realen Produktionsbedingungen stabil funktionieren, für Mitarbeitende bedienbar sein und sich in die technischen und organisatorischen Abläufe des Unternehmens einfügen.

Dazu gehören zuverlässige Schnittstellen, nachvollziehbare Entscheidungen, klare Reaktionen auf Störungen und eine langfristig wartbare Systemarchitektur.

OCTUM verfolgt deshalb den Ansatz „Systemintegration statt Insellösung“. Bildverarbeitung wird als Teil der Maschine und des gesamten Qualitätsprozesses verstanden – nicht als nachträglich ergänztes Einzelmodul.

Denn eine gute Prüflösung erkennt nicht nur Fehler. Sie passt in die Produktion.

Diese und weitere Erfahrungen standen im Mittelpunkt des Vortrags „Lessons Learned – KI in der visuellen Inspektion“, den Madlyn Götz von OCTUM am 19. Mai 2026 bei der 21. Sitzung des VDMA-Expertenkreises „Machine Learning“ in Frankfurt hielt.

Die Veranstaltung bot Fachleuten aus unterschiedlichen industriellen Bereichen die Gelegenheit, aktuelle Fragestellungen rund um Machine Learning, industrielle Anwendungen und den sinnvollen Einsatz von KI in technischen Prozessen zu diskutieren.

KI ist kein Selbstläufer

In der öffentlichen Wahrnehmung wird Künstliche Intelligenz häufig als Technologie dargestellt, die komplexe Aufgaben nahezu automatisch lösen kann. In industriellen Anwendungen zeigt sich jedoch ein differenzierteres Bild.

Gerade bei der visuellen Inspektion hängt die Leistungsfähigkeit eines KI-Systems stark von den Rahmenbedingungen ab. Ein neuronales Netz kann nur anhand der Daten lernen, die ihm während der Entwicklung zur Verfügung gestellt werden. Sind die Bilddaten unvollständig, nicht repräsentativ oder falsch klassifiziert, wirkt sich dies unmittelbar auf das spätere Prüfergebnis aus.

Deshalb beginnt ein erfolgreiches KI-Projekt nicht mit der Auswahl eines Modells, sondern mit einer klaren Definition der Prüfaufgabe. Unter anderem müssen folgende Fragen beantwortet werden:

• Welche Merkmale oder Defekte sollen erkannt werden?
• Welche Schwankungen treten im realen Produktionsprozess auf?
• Welche Fehler sind eindeutig, welche unterliegen einer subjektiven Bewertung?
• Wie häufig kommen relevante Fehler tatsächlich vor?
• Nach welchen Kriterien wird der Erfolg des Systems beurteilt?
• Wie soll das System mit unbekannten oder grenzwertigen Fällen umgehen?

Je präziser diese Anforderungen zu Beginn formuliert werden, desto belastbarer lässt sich im weiteren Projektverlauf bewerten, ob der Einsatz von KI technisch und wirtschaftlich sinnvoll ist.

Repräsentative Bilddaten als Grundlage

Eine der größten Herausforderungen industrieller KI-Projekte ist die Zusammenstellung geeigneter Trainings- und Testdaten. Dabei reicht es nicht aus, möglichst viele Bilder zu sammeln. Entscheidend ist vielmehr, dass die Daten die reale Produktion ausreichend abbilden.

Dazu gehören unterschiedliche Produktvarianten, Materialien, Farben, Oberflächen, Beleuchtungssituationen und zulässige Prozessschwankungen. Ebenso müssen relevante Fehlerbilder in ausreichender Qualität und Vielfalt vorhanden sein.

In der Praxis treten kritische Defekte jedoch häufig nur selten auf. Dadurch entsteht ein typisches Ungleichgewicht: Von fehlerfreien Produkten existieren viele Bilder, von bestimmten Fehlerklassen dagegen nur wenige. Diese Ausgangslage muss bereits bei der Datenerfassung und Projektplanung berücksichtigt werden.

Auch die korrekte Kennzeichnung der Bilder ist von großer Bedeutung. Uneinheitliche oder widersprüchliche Bewertungen können dazu führen, dass das KI-System keine klaren Entscheidungskriterien erlernt. Gerade bei kosmetischen oder schwer abgrenzbaren Defekten ist deshalb eine abgestimmte Bewertung durch Produktion, Qualitätssicherung und weitere beteiligte Fachbereiche erforderlich.

Typische Fehleinschätzungen vermeiden

Im Vortrag wurden auch Annahmen thematisiert, die den Erfolg von KI-Projekten gefährden können. Dazu gehört beispielsweise die Erwartung, dass ein KI-System automatisch jede neue Produktvariante oder jeden bislang unbekannten Fehler erkennt.

KI-Modelle arbeiten jedoch auf Grundlage der Muster, die sie während des Trainings kennengelernt haben. Verändern sich Produkte, Materialien, Kamerapositionen, Beleuchtungsbedingungen oder Prozessparameter wesentlich, kann sich auch die Leistungsfähigkeit des Systems verändern.

Eine weitere Fehleinschätzung besteht darin, bereits eine hohe Trefferquote als ausreichenden Erfolgsnachweis zu betrachten. Prozentwerte allein sagen wenig darüber aus, wie zuverlässig das System unter realen Produktionsbedingungen arbeitet.

Für eine belastbare Bewertung müssen unter anderem falsch aussortierte Gutteile und nicht erkannte Schlechtteile getrennt betrachtet werden. Je nach Anwendung können beide Fehlerarten sehr unterschiedliche Auswirkungen haben. Während eine erhöhte Pseudofehlerrate die Produktivität beeinträchtigt, können übersehene Defekte ein erhebliches Qualitätsrisiko darstellen.

Klare Bewertungskriterien schaffen Transparenz

Damit die Leistungsfähigkeit einer KI-Anwendung objektiv beurteilt werden kann, sollten die relevanten Kennzahlen bereits zu Projektbeginn festgelegt werden.

Neben der reinen Erkennungsleistung können beispielsweise folgende Kriterien eine Rolle spielen:

• die zulässige Rate falsch ausgeschleuster Gutteile,
• die geforderte Erkennung kritischer Defekte,
• die Stabilität bei unterschiedlichen Produktvarianten,
• die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse,
• die erforderliche Prüfgeschwindigkeit,
• die Nachvollziehbarkeit und Dokumentation der Entscheidungen,
• sowie der Umgang mit Grenzfällen und unbekannten Fehlerbildern.

Ein separates Testdatenset, das nicht für das Training verwendet wurde, ist dabei unverzichtbar. Nur so lässt sich realistisch prüfen, ob das KI-System gelernte Zusammenhänge auf neue Bilder übertragen kann.

Produktionsverständnis bleibt entscheidend

Der Einsatz von KI ersetzt nicht das Verständnis der eigentlichen Anwendung. Auch ein leistungsfähiges Modell kann ungeeignete Bildaufnahmebedingungen nicht vollständig kompensieren.

Kamera, Optik, Beleuchtung, Bauteilführung und Bildaufnahme müssen deshalb weiterhin sorgfältig ausgelegt werden. Ziel ist es, relevante Merkmale möglichst stabil und deutlich sichtbar zu machen. Je besser die Bildqualität, desto zuverlässiger können sowohl klassische Bildverarbeitungsverfahren als auch KI-basierte Methoden arbeiten.

Darüber hinaus müssen Veränderungen im Produktionsprozess berücksichtigt werden. Neue Lieferanten, Materialchargen, Maschinenparameter oder Produktvarianten können dazu führen, dass sich das Erscheinungsbild der Bauteile verändert. Ein KI-System muss deshalb über seinen gesamten Lebenszyklus beobachtet und bei Bedarf angepasst werden.

Klassische Bildverarbeitung und KI sinnvoll kombinieren

Nicht jede Prüfaufgabe erfordert Künstliche Intelligenz. Viele Merkmale lassen sich mit klassischen Bildverarbeitungsalgorithmen zuverlässig, transparent und reproduzierbar prüfen.

KI bietet insbesondere dann Vorteile, wenn Defekte oder Merkmale nur schwer über feste Regeln beschrieben werden können. Das kann beispielsweise bei variierenden Oberflächen, komplexen Strukturen oder kosmetischen Fehlerbildern der Fall sein.

In vielen Anwendungen ist daher eine Kombination beider Ansätze sinnvoll. Eindeutig messbare Merkmale können regelbasiert geprüft werden, während KI bei komplexen oder stark variierenden Fehlerbildern zum Einsatz kommt.

OCTUM verfolgt dabei einen technologieoffenen Ansatz: Nicht die Technologie steht am Anfang, sondern die konkrete Prüfaufgabe. Erst nach der Bewertung von Produkt, Prozess, Fehlerbildern und Qualitätsanforderungen wird entschieden, welches Verfahren geeignet ist.

Austausch zwischen Forschung und industrieller Praxis

Der VDMA-Expertenkreis „Machine Learning“ bietet eine Plattform, um Erfahrungen aus verschiedenen Branchen und Anwendungsbereichen zusammenzuführen. Der Austausch über erfolgreiche Ansätze, technische Grenzen und typische Herausforderungen kann dazu beitragen, industrielle KI-Projekte realistischer zu planen und Risiken frühzeitig zu erkennen.

„Das war ein lehrreicher Tag. Besonders interessant für mich war der Austausch über unterschiedliche Anwendungsbereiche und aktuelle Herausforderungen von KI in der Industrie“, erklärt Madlyn Götz.

Die Diskussionen zeigten, dass viele Unternehmen vor ähnlichen Fragestellungen stehen. Dazu gehören die Verfügbarkeit geeigneter Daten, die Bewertung der Systemleistung, die Integration in bestehende Produktionsprozesse und der langfristige Betrieb von KI-Anwendungen.

Gute Vorbereitung erhöht die Erfolgschancen

Die Erfahrungen aus der visuellen Inspektion machen deutlich: KI kann einen wichtigen Beitrag zur automatisierten Qualitätssicherung leisten. Sie ist jedoch kein universelles Werkzeug, das ohne sorgfältige Vorbereitung eingesetzt werden kann.

Erfolgreiche Projekte benötigen:

• eine klar definierte und technisch geeignete Prüfaufgabe,
• repräsentative und korrekt bewertete Bilddaten,
• stabile Bildaufnahmebedingungen,
• realistische Erwartungen an die Leistungsfähigkeit,
• eindeutige Abnahmekriterien,
• sowie ein Konzept für Betrieb, Überwachung und Weiterentwicklung.

Wer diese Voraussetzungen berücksichtigt, schafft eine solide Grundlage, um die Potenziale Künstlicher Intelligenz in der industriellen Bildverarbeitung gezielt zu nutzen.

OCTUM bedankt sich beim VDMA für die Organisation der Veranstaltung sowie bei allen Teilnehmenden für den offenen und fachlich wertvollen Austausch.

Statt für jede Anwendung eine vollständig eigenständige Insellösung zu entwickeln, setzte OCTUM auf eine skalierbare Systemplattform. Das Ziel war es, gemeinsame technische und organisatorische Standards zu schaffen und gleichzeitig genügend Flexibilität für die Besonderheiten der einzelnen Prüfaufgaben zu erhalten.

Unterschiedliche Anforderungen, gemeinsames Systemkonzept

In den verschiedenen Werken des Kunden kamen unterschiedliche Bauteile, Produktionsprozesse und Qualitätsanforderungen zusammen. Abhängig vom Produkt mussten beispielsweise andere Merkmale, Oberflächen, Geometrien oder Montagezustände geprüft werden.

Eine vollständige Standardisierung aller Prüfstationen war deshalb weder technisch sinnvoll noch wirtschaftlich zielführend. Gleichzeitig sollten unnötige Unterschiede zwischen den Standorten vermieden werden. Unterschiedliche Bedienkonzepte, Softwarestrukturen oder Schulungsanforderungen hätten den Aufwand für Betrieb, Betreuung und Weiterentwicklung dauerhaft erhöht.

Die zentrale Aufgabe bestand somit darin, eine gemeinsame Plattform zu entwickeln, die wiederverwendbare Standards mit anwendungsspezifischen Anpassungen verbindet.

Skalierbare Plattform statt einzelner Insellösungen

OCTUM entwickelte ein Systemkonzept, dessen grundlegende Architektur an den verschiedenen Standorten eingesetzt werden kann. Zentrale Komponenten, Softwarestrukturen und Bedienkonzepte wurden soweit möglich vereinheitlicht.

Auf dieser gemeinsamen Basis ließ sich jede Anwendung gezielt an die jeweilige Prüfaufgabe anpassen. Dazu gehörten insbesondere:

– die Auswahl geeigneter Kameras und Optiken,
– die Auslegung der Beleuchtung,
– die Anpassung von Bildaufnahme und Prüfalgorithmen,
– die Definition der relevanten Prüfmerkmale,
– die Einbindung in das jeweilige Maschinen- und Produktionsumfeld,
– sowie die Abstimmung der benötigten Schnittstellen.

Damit entstand keine starre Standardlösung, sondern eine modulare Plattform, die sich für unterschiedliche Produkte und Produktionsbedingungen konfigurieren lässt.

Optik und Beleuchtung werden an das Produkt angepasst

Gerade bei industriellen Bildverarbeitungssystemen entscheidet nicht allein die Software über die Zuverlässigkeit der Prüfung. Ebenso wichtig sind die Bildaufnahmebedingungen.

Metallische Oberflächen können beispielsweise Reflexionen erzeugen, während Kunststoffkomponenten abhängig von Material, Farbe und Oberflächenstruktur sehr unterschiedliche Kontraste aufweisen. Eine Beleuchtung, die bei einem Bauteil zuverlässig funktioniert, muss daher nicht automatisch für eine andere Anwendung geeignet sein.

Aus diesem Grund wurden Kamera, Optik und Beleuchtung für jede Prüfaufgabe individuell ausgelegt. Die gemeinsame Systemplattform blieb dabei erhalten, während die bildgebenden Komponenten und Prüfparameter an die jeweilige Anwendung angepasst wurden.

Einheitliche Bedienung erleichtert den standortübergreifenden Einsatz

Neben der technischen Prüfung spielte auch die Bedienbarkeit eine wichtige Rolle. Die Systeme sollten von den Mitarbeitenden in den verschiedenen Werken nach vergleichbaren Prinzipien genutzt werden können.

Eine einheitliche Bedienoberfläche reduziert den Einarbeitungsaufwand und erleichtert den Erfahrungsaustausch zwischen den Standorten. Bediener, Instandhaltung und Qualitätssicherung arbeiten dadurch mit vertrauten Strukturen – auch wenn sich die konkret geprüften Produkte unterscheiden.

Gleichzeitig können Schulungsinhalte standortübergreifend aufgebaut werden. Grundlagen zur Systembedienung, Benutzerverwaltung, Fehleranalyse oder Programmauswahl müssen nicht für jede Anwendung vollständig neu entwickelt werden. Anwendungsspezifische Inhalte ergänzen das gemeinsame Schulungskonzept.

Vorteile für Betrieb, Service und Weiterentwicklung

Die Plattformstrategie bietet dem Kunden nicht nur bei der Einführung der Systeme Vorteile. Auch im laufenden Betrieb ergeben sich positive Effekte.

Gemeinsame Standards vereinfachen unter anderem:

– die Betreuung der Systeme,
– die Schulung neuer Mitarbeitender,
– die Fehleranalyse,
– die Dokumentation,
– die Bereitstellung von Ersatz- und Erweiterungskomponenten,
– sowie die Übertragung bewährter Lösungen auf weitere Standorte.

Werden neue Prüfaufgaben ergänzt oder bestehende Produktionslinien erweitert, kann auf bereits etablierte Systembausteine und Erfahrungswerte zurückgegriffen werden. Dadurch lassen sich neue Anwendungen strukturiert aufbauen, ohne jedes Projekt technisch und organisatorisch vollständig neu beginnen zu müssen.

Gemeinsame Standards mit branchenspezifischen Feinheiten

Das Projektergebnis ist eine Bildverarbeitungslösung, die in unterschiedlichen Werken und Produktionsumgebungen eingesetzt werden kann. Die Systeme basieren auf gemeinsamen Standards, berücksichtigen jedoch weiterhin die Besonderheiten der jeweiligen Bauteile und Prüfprozesse.

Damit verbindet die Plattform zwei Anforderungen, die in standortübergreifenden Projekten häufig im Spannungsfeld stehen: Standardisierung und Flexibilität.

Der Kunde erhält eine konsistente Systemlandschaft mit vergleichbaren Bedien- und Schulungskonzepten. Gleichzeitig bleiben Optik, Beleuchtung, Software und Prüfabläufe flexibel genug, um unterschiedliche Materialien, Produktvarianten und Qualitätsmerkmale zuverlässig abzubilden.

Systemintegration als Grundlage für skalierbare Qualitätssicherung

Das Projekt zeigt, dass eine erfolgreiche Harmonisierung nicht bedeutet, jede Anwendung identisch umzusetzen. Entscheidend ist vielmehr, geeignete gemeinsame Standards zu definieren und diese dort gezielt anzupassen, wo es die jeweilige Prüfaufgabe erfordert.

OCTUM betrachtet dabei nicht nur einzelne Kameras oder Softwarealgorithmen. Kamera, Optik, Beleuchtung, Prüfsoftware, Schnittstellen und Maschinenumfeld werden als Gesamtsystem ausgelegt.

So entstehen skalierbare Bildverarbeitungslösungen, die sich über mehrere Standorte hinweg einsetzen und langfristig weiterentwickeln lassen – mit einer gemeinsamen technischen Basis und den notwendigen branchenspezifischen Feinheiten.