KI-Bildverarbeitung für die Qualitätskontrolle
Entwicklung eines KI-Bildverarbeitungssystems, das auf der Verpackungslinie eines ostfriesischen Lebensmittelherstellers Produkt- und Verpackungsfehler in Echtzeit erkennt – direkt am Band per Edge-Kamera, ohne Cloud-Zwang und ohne den Produktionstakt zu bremsen.
KI-Bildverarbeitung für die Qualitätskontrolle
Künstliche Intelligenz
Die Herausforderung
Ein familiengeführter Lebensmittelhersteller aus Ostfriesland produziert verpackte Frischeprodukte in hohem Takt. Die Endkontrolle erfolgte bislang stichprobenartig per Sichtprüfung: Mitarbeitende zogen einzelne Packungen vom Band und prüften auf falsch sitzende Etiketten, undichte oder beschädigte Folie, fehlende Aufdrucke des Mindesthaltbarkeitsdatums und Fremdkörper. Bei mehreren tausend Einheiten pro Schicht ließ sich so nur ein Bruchteil tatsächlich kontrollieren. Fehler, die durchrutschten, führten zu Reklamationen im Handel, im schlimmsten Fall zu Rückrufen – und die monotone Dauerkontrolle ermüdete das Personal und band Kräfte, die anderswo fehlten. Eine reine Cloud-Lösung kam für die Produktionsumgebung nicht in Frage: Die Bildauswertung musste in Millisekunden direkt an der Linie erfolgen, unabhängig von der Internetverbindung, und durfte den Produktionstakt unter keinen Umständen ausbremsen.
Unsere Lösung
Einblicke in die Lösung
Wir haben ein KI-gestütztes Bildverarbeitungssystem entwickelt, das direkt an der Verpackungslinie arbeitet. Industriekameras erfassen jede einzelne Packung; die Auswertung läuft auf einem Edge-Gerät (NVIDIA Jetson) unmittelbar vor Ort – ohne Umweg über die Cloud. Ein auf den Produkten des Herstellers trainiertes Objekterkennungsmodell (YOLOv8, optimiert über ONNX Runtime) prüft in Echtzeit auf typische Fehlerbilder: schiefe oder fehlende Etiketten, beschädigte Folie, unleserliches oder fehlendes Mindesthaltbarkeitsdatum und sichtbare Fremdkörper. Erkennt das System einen Fehler, löst es über eine SPS-Anbindung das automatische Ausschleusen der betroffenen Packung aus und meldet den Vorfall per MQTT an ein Dashboard. Das Modell wurde gemeinsam mit den Mitarbeitenden trainiert: In einer mehrwöchigen Phase haben wir Gut- und Schlecht-Teile annotiert und das System schrittweise nachgeschärft, bis Falschausschleusungen auf ein Minimum sanken. Ein Grafana-Dashboard zeigt Fehlertypen, Quoten und Trends pro Linie und Schicht – so wird Qualitätssicherung von der Stichprobe zur lückenlosen Kennzahl.
Ergebnisse
Im Pilotbetrieb prüft das System 100 % der Packungen einer Linie statt der bisherigen Stichprobe – bei vollem Produktionstakt. Die Quote fehlerhaft ausgelieferter Einheiten sank im Pilotzeitraum deutlich, weil Etiketten- und Folienfehler nun zuverlässig am Band aussortiert werden, bevor sie die Halle verlassen. Die Mitarbeitenden, die zuvor in der monotonen Dauerkontrolle gebunden waren, konzentrieren sich heute auf die Bewertung der vom System gemeldeten Fälle und auf wertschöpfende Aufgaben. Die Erkennungsgenauigkeit für die trainierten Fehlerbilder liegt nach der Einlernphase bei rund 98 %, bei sehr niedriger Falsch-Ausschleusungsrate. Weil die Auswertung vollständig auf dem Edge-Gerät läuft, bleibt das System auch bei Internetstörungen verfügbar – und sensible Produktionsbilder verlassen das Werk nicht.
Features
Funktionen im Überblick
- Echtzeit-Prüfung jeder Packung direkt am Band (100 % statt Stichprobe)
- Erkennung von Etikettenfehlern, beschädigter Folie und fehlenden Aufdrucken
- Prüfung des Mindesthaltbarkeitsdatums auf Lesbarkeit und Vorhandensein
- Fremdkörper- und Sichtkontrolle per Objekterkennung
- Automatisches Ausschleusen fehlerhafter Einheiten über SPS-Anbindung
- Edge-Verarbeitung ohne Cloud-Zwang (NVIDIA Jetson)
- Verfügbar auch bei Internetstörungen
- Live-Dashboard mit Fehlertypen, Quoten und Trends pro Linie/Schicht
- Gemeinsames Modelltraining mit Annotation durch das QS-Team
- Kontinuierliche Nachschärfung für neue Produkte und Fehlerbilder
- Sensible Produktionsbilder verlassen das Werk nicht (Datenschutz)
- Anbindung an bestehende Linientechnik per MQTT
Projektdetails
Auftraggeber (Szenario)
Lebensmittelhersteller (Ostfriesland)
Abgeschlossen
2025
Technologien
Passende Entscheidungswege
Wie aus Bauchgefühl in der Endkontrolle eine belastbare Kennzahl wurde
Hilke arbeitet seit zwölf Jahren in der Endkontrolle. Früher hieß ihr Job: Packung ziehen, drehen, prüfen, zurücklegen – Schicht für Schicht, tausendfach. „Du weißt, dass du nicht alles sehen kannst“, sagt sie. „Irgendwann verschwimmt das, gerade in der Spätschicht.“ Heute steht vor ihr ein Bildschirm, der nur die Packungen zeigt, bei denen das System etwas gefunden hat. Sie beurteilt die Grenzfälle, gibt Rückmeldung, ob die KI richtig lag, und macht das System damit Tag für Tag besser. „Am Anfang war ich skeptisch, ob so eine Kamera meinen Job kann. Aber sie macht nicht meinen Job – sie nimmt mir das Anstrengende ab. Und zum ersten Mal kann ich der Geschäftsführung schwarz auf weiß zeigen, wie gut unsere Qualität wirklich ist.“
Stimmen aus dem Team
"Wichtig war uns, dass nichts in die Cloud muss. Unsere Produktbilder bleiben im Werk, die Auswertung läuft direkt an der Linie – auch wenn mal das Internet weg ist."
Jens O.
Produktionsleitung
"Die haben nicht einfach ein Modell drübergestülpt. Wir haben wochenlang gemeinsam Gut- und Schlecht-Teile angeschaut, bis die Trefferquote stimmte. Das war echte Zusammenarbeit."
Sandra B.
Qualitätssicherung
"Dass das von einer Firma aus der Region kommt, hat geholfen: kurze Wege, jemand kommt vorbei und schaut sich die Linie selbst an, statt nur Tickets zu schicken."
Heiko M.
Technik & Instandhaltung
Partnerschaft statt Projekt
- 1Wir haben das Modell nicht im Labor, sondern an der echten Linie mit echten Produkten trainiert – gemeinsam mit der Qualitätssicherung.
- 2Edge statt Cloud: Die Lösung wurde so gebaut, dass sensible Produktionsbilder das Werk nicht verlassen und der Takt nie wartet.
- 3Made in Germany aus Ostfriesland – kurze Wege, persönliche Ansprechpartner und Vor-Ort-Termine an der Linie.
- 4Nach Go-Live schärfen wir das Modell für neue Produkte und Fehlerbilder kontinuierlich nach.
Weitere Referenzen
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