Visuelle Qualitätskontrolle in der Lebensmittelindustrie mit Edge AI

Problemstellung: Lebensmittelhersteller bemühen sich um eine gleichbleibende Produktqualität, aber die menschliche Sichtprüfung reicht oft nicht aus. Bei hohen Produktionsgeschwindigkeiten können menschliche Inspektoren ermüden und kleinere Unstimmigkeiten übersehen. Dadurch besteht die Gefahr, dass Produkte mit Mängeln oder Verunreinigungen beim Kunden landen, was zu kostspieligen Rückrufaktionen führt - ein einziger Produktrückruf kostet große Unternehmen im Durchschnitt leicht $10 Millionen. Außerdem ist eine manuelle Kontrolle rund um die Uhr nicht möglich, was zu Lücken in der Qualitätskontrolle führt.

Bild: Robuste IP66/67-Panel-PCs mit integrierten NVIDIA Jetson-Modulen bieten bis zu 100 TOPS an KI-Rechenleistung für die visuelle Inspektion in feuchten, hygienischen Umgebungen. In der Praxis stellt man einen SimplexWaterproof-Panel-PC (voll IP67-wasserdicht, lebensmittelechtes Edelstahlgehäuse, passiv gekühlt) direkt neben die Produktionslinie. Dieser Industrierechner mit z.B. einem NVIDIA Jetson-Modul oder AMD Ryzen™ AI-Beschleuniger führt die Inferenz lokal durch. Über Hochgeschwindigkeitskameras empfängt das System kontinuierlich Bilder der vorbeilaufenden Produkte und analysiert an Ort und Stelle, ob jedes Stück den Qualitätsstandards entspricht. Werden Unstimmigkeiten festgestellt, sendet der Panel-PC sofort und ohne Verzögerung ein Signal an einen Handler oder einen Alarm.

Vorteile gegenüber der Cloud: Ein lokaler Edge AI-Ansatz eliminiert die Latenzzeit der cloudbasierten Bildauswertung: Die Verarbeitung erfolgt vor Ort ohne nennenswerte VerzögerungDies ist in schnell laufenden Produktionslinien unerlässlich. Darüber hinaus bleiben sensible Produktionsdaten (z. B. Kamerabilder von Produkten) im Haus - dies erhöht die Datensicherheit und schützt kundenspezifische Rezeptur- oder Prozessinformationen. Außerdem ist die Lösung unabhängig von der Internetverbindung, so dass die Produktion auch bei Netzwerkausfällen nicht zum Erliegen kommt. Und schließlich ist die Skalierung einfach, indem ein zusätzlicher Panel-PC pro Linie hinzugefügt wird, anstatt ständig bandbreitenintensive Videoströme an die Cloud zu senden.