KI-basierte Detektion von Keramikkugeln und Diamanten auf Mikroskopbildern
Komet Dental aus Lemgo – eine Marke der Gebr. Brasseler GmbH & Co. KG – ist bekannt für seine hochwertigen Instrumente und Dienstleitungen in der allgemeinen Zahnheilkunde und Endodontie. Die Firma stellt eine breite Palette von Instrumenten her, die nahezu jeden Bedarf in der Zahnheilkunde abdecken, darunter Bohrer, Schleifer, Polierer und andere Präzisionswerkzeuge.
Herausforderung
Aktuell erfolgt die Qualitätskontrolle von speziellen Diamantschleifern bei Komet Dental stichprobenartig per Sichtkontrolle. Das kann zu Mängeln führen und stellt ebenso eine Belastung für die Mitarbeitenden dar.
Lösung
Die Partner entwickeln eine KI, die in der Lage ist, anhand von Mikroskopbildern Keramikkugeln und Diamantkörner auf den Diamantschleifern zu identifizieren und zu zählen.
Mehrwert
Die KI-Lösung ermöglicht eine präzisere und effizientere Qualitätskontrolle, was zur Sicherung gleichbleibender Produkteigenschaften führen soll. Außerdem werden die Mitarbeitenden so entlastet und die Arbeitgeberattraktivität erhöht.
Die Qualitätskontrolle einer speziellen Produktlinie von Diamantschleifern kann zurzeit nur an einzelnen Stichproben durchgeführt werden. Grund dafür ist der zeitaufwendige und anstrengende Charakter der Betrachtung von Mikroskopbildern. Bei dieser Produktlinie ist für eine gleichbleibende Produktqualität das Verhältnis zwischen Diamanten und Kugeln in einem engeren Toleranzbereich entscheidend, sodass idealerweise eine große Anzahl an Diamanten und Kugeln gezählt werden muss, um eine präzise Bestimmung des Verhältnisses zu gewährleisten. Bei der Überprüfung von ungefähr 400 Kugeln pro Bild kann es leicht zu Fehlern kommen, da die menschliche Konzentration im Laufe der Zeit nachlässt.
Qualitätskontrolle mit KI
Ziel des Projekts ist es, die Qualität von speziellen Diamantschleifern mithilfe von Künstlicher Intelligenz zu bewerten. Dafür wird eine KI entwickelt, die in der Lage ist, anhand von Mikroskopbildern Keramikkugeln und Diamantkörner auf dem Diamantschleifer zu identifizieren und zu zählen. Das ermöglicht es, eine präzisere und effizientere Qualitätskontrolle durchzuführen und somit gleichbleibend hohe Produkteigenschaften sicherzustellen. Durch die Teilautomatisierung und Restunterstützung der KI sollen die Mitarbeitenden ihre Arbeit außerdem entspannter und sicherer wahrnehmen, da durch die zusätzliche Kontrolle Mängel frühzeitig erkannt und von Mitarbeitenden behoben werden können.
Lösungsansatz und Vorgehen
Für das Projekt bauen die Partner ein Mensch-Maschine-Modul auf, das Keramikkugeln und Diamantkörner auf Mikroskopbildern von Diamantschleifern überprüft. Das Modul umfasst einen Versuchsstand und ein KI-Modul. In einem ersten Schritt wird der Versuchsstand aufgebaut und ein Datensatz aufgenommen und annotiert. Der KI-Lösungsansatz umfasst die Verwendung eines Region-based Convolutional Neural Networks (R-CNN), das sich insbesondere für die Verarbeitung von visuellen Daten wie Bildern eignet. Ein R-CNN kann durch umfangreiches Training lernen, relevante Merkmale und Strukturen aus den Bildern der verschiedenen Diamantschleifer zu extrahieren. Ein Dashboard stellt Informationen und Visualisierungen bereit, die eine Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse ermöglichen.
Dank KI schaffen wir eine präzisere und effizientere Qualitätskontrolle. Durch dieses unterstützende System sichern wir gleichbleibende Produkteigenschaften und schaffen einen attraktiveren Arbeitsplatz für unsere Mitarbeitenden.– Dr. Thorsten Bergmann, Komet Dental
Um das persönliche Wohlbefinden und die Gesundheit der Mitarbeitenden zu fördern, soll das Angebot idealerweise präventiv eingesetzt werden und dazu dienen, Komet Dental als attraktiven Arbeitgeber auszuzeichnen. Wenn der Einsatz erfolgreich verläuft, möchte Komet Dental die KI zusätzlich in weiteren Unternehmensbereichen einsetzen.
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Projektpartner
