CaCooka-DL: KI-Prüfung mit Deep Learning für hochwertige Keksfertigung-Nachrichten-Xispek

Auf dem Markt für industrielle KI-Bildverarbeitung bleiben viele Lösungen bei der einfachen Übertragung generischer Algorithmen stehen. Eine Deep-Learning-gestützte Prüfung, die dauerhaft stabil im laufenden Fließbandbetrieb funktioniert, ist jedoch niemals ein bloßes „Oberflächenprojekt“, bei dem Modelle heruntergeladen und Parameter angepasst werden.

Xispek vertritt die Grundaussage: Der Kern der industriellen Deep-Learning-Prüfung besteht in der Aufbau eines geschlossenen Gesamtkreislaufsystems, das auf reale Fabriken abgestimmt ist – von der Datenerfassung bis zur Serieneinführung.
Kürzlich wurde diese selbst entwickelte KI-Prüflösung erfolgreich bei einem führenden Hersteller von Backwaren und Keksen eingeführt. Die echten Ergebnisse im laufenden Betrieb belegen den technischen Mehrwert.

- Traditionelle Bildverarbeitung im Vergleich zur KI-Prüfung mit Deep Learning

Deep Learning AI Inspection

KI-Prüfung mit Deep Learning – die grundlegende technische Trennlinie

Traditionelle Sichtprüfung

KI-Prüfung

● Das System der traditionellen Bildverarbeitung arbeitet mit manuell vordefinierten Regelwerken zur Beurteilung.

Ingenieure müssen für jede einzelne Fehlerart Schwellwerte, Konturen, Graustufen und Maßstandards von Hand einstellen. Bei schwankender Beleuchtung am Fließband, geringfügigen Verformungen des Produkts oder unregelmäßigen Fehlerformen versagen die vordefinierten Regeln schnell. Bei Kratzern, Materialüberläufen und unregelmäßigen optischen Defekten, die sich nicht standardisiert definieren lassen, entstehen dauerhafte Probleme: übersehene Fehler, hohe Falschausscheidungen sowie ständiges manuelles Nachjustieren der Parameter. Dies stellt seit langem ein ungelöstes Problem der Qualitätskontrolle in der Backwarenindustrie dar.

（Defektumfang bei herkömmlicher Sichtprüfung）

●Xispek KI-Prüfung: Befreiung aus den Zwängen festgelegter Regeln

We have built a full-link AI closed loop:

Wir realisieren einen vollständigen KI-Kreislauf: Datenerfassung → Probenannotierung → Modelltraining → Anpassung und Einstellung vor Ort → Iterative Optimierung im Serienbetrieb. Der Arbeitsablauf gliedert sich klar in zwei Phasen:

① Offline-Optimierung – Fundament des Modells vor der Inbetriebnahme

Vor der Produktionsfreigabe nehmen wir umfangreiche Bilddaten direkt am Kundenfließband auf. Wir sammeln Bilder von einwandfreien Produkten sowie vielfältigen Fehlerproben und erstellen eine individuelle hochwertige Datenbank. Durch präzise Annotierung lernt die KI selbstständig das normale Erscheinungsbild der Produkte sowie sämtliche Fehlermerkmale kennen. Nach mehreren Iterationen und Tests, bis die Erkennungsgenauigkeit industrielle Standards erfüllt, wird das ausgereifte Modell mit Industriekameras und der automatisierten Fließbandanlage abgestimmt. Erst nach nachgewiesener Stabilität erfolgt die Inbetriebnahme.

② Autonomer Online-Betrieb für dynamische Produktionsverhältnisse

Im Serienlauf entfällt dauerndes manuelles Einstellen von Parametern. Industriekameras erfassen kontinuierlich Produktbilder; die KI unterscheidet augenblicklich zwischen guten und fehlerhaften Produkten und steuert die automatische Ausschleusung mangelhafter Ware. Bei komplexen, wechselnden Umgebungsverhältnissen am Fließband wählt das System selbstständig die optimale Prüflogik und ist nicht mehr auf ideale Produktionsbedingungen angewiesen, wie es bei herkömmlichen Algorithmen der Fall ist.

（Von der KI-Prüfung erfasste feine Defekte）

- Praxiseinsatz bei einem führenden Kekshersteller – Erfolge im Echtbetrieb

Natural appearance variations are inherent to baked food products: inconsistent baking color of biscuits, irregular sandwich shapes, and most defects present non-fixed profiles. For a long time, manufacturers have had to rely on manual visual inspection, while conventional vision solutions fail to capture subtle anomalies effectively.

Backwaren wie Kekse weisen von Natur aus starke optische Abweichungen auf: Schwankende Bräunungsgrade beim Backen, uneinheitliche Füllungsformen. Viele Fehler besitzen keine fest definierte Gestalt. Lange war man auf visuelle Kontrolle durch Personal angewiesen; traditionelle Bildverarbeitungssysteme konnten geringfügige Abweichungen kaum erfassen.

Die Deep-Learning-KI-Prüfung von Xispek wurde reibungslos in das Fließband des großen Keksherstellers integriert und hat alle Betriebsprüfungen beim ersten Durchlauf bestanden.

Xispek deep learning AI inspection system has been successfully deployed on the production lines of this leading biscuit enterprise and passed on-site line validation in a single trial run.

Wesentliche Vorteile der KI-Prüfung

Hohe Störfestigkeit

The interior environment of sandwich machines is complicated. The system maintains high recognition accuracy even with interfering contaminants such as filling residues and biscuit crumbs.Im Inneren der Füllmaschine herrscht eine komplexe Hintergrundsituation. Trotz Störungen durch Füllmasse, Keksreste und andere Verunreinigungen bleibt die Erkennungsrate konstant hoch.

Zudem verschmutzt das Prüffenster bei langem Dauerbetrieb mit Öl- und Fettrückständen, wodurch Aufnahmen hell ausgewaschen erscheinen und bei klassischen Systemen Falschausscheidungen verursachen. Die Deep-Learning-KI zeichnet sich durch deutlich höhere Stabilität und Robustheit aus und reduziert dadurch Produktionsverluste. In addition, detection windows tend to get stained with oil contamination after long-term operation of biscuit production lines, which washes out captured images and triggers false detections and false product rejection. By contrast, deep learning AI inspection delivers superior stability and robustness, effectively cutting production waste.

Hohe Erkennungsrate auch bei kleinsten Defekten

Feine Risse, Brüche und kleine Ausbrüche, die mit herkömmlicher Bildverarbeitung kaum nachweisbar sind, werden exakt erkannt. Mit steigender Betriebsdauer erweitert die KI kontinuierlich ihre Lernfähigkeit, das Modell vervollständigt sich stetig – Erkennungsgenauigkeit und Stabilität erreichen dauerhaft optimale Werte.

Keine häufige Parameteranpassung erforderlich

Die Deep-Learning-Lösung stellt geringere Anforderungen an das Bedienpersonal. Bei Produktwechseln, neuen Fehlerarten, wechselnder Beleuchtung oder abweichenden Aufnahmewinkeln entfällt ständiges Nachjustieren. Das Gerät ist intuitiv bedienbar und sofort einsatzbereit.

Nachrüstung bestehender Anlagen mit KI möglich

Vorhandene Prüfanlagen mit klassischen Bildverarbeitungsalgorithmen können um eine Deep-Learning-KI erweitert werden.

Schneller Wechsel zwischen zwei Algorithmen

Zwischen klassischen Bildverarbeitungsalgorithmen für Kekse und der KI-Prüfung lässt sich jederzeit unkompliziert wechseln. Dies ist besonders hilfreich zu Beginn eines Projekts: Es löst das Problem, dass für das KI-Modell zunächst große Mengen an Trainingsbildern aufgebaut werden müssen, und ermöglicht dem Hersteller eine schnelle Betriebsaufnahme.

Aussage des Schichtleiters der Fabrik：

Die Prüfung feinster Keksdefekte war schon immer eine schwierige Aufgabe der Qualitätskontrolle. Die Deep-Learning-KI-Lösung von Xispek löst unsere spezifischen Probleme punktgenau. Das Modell wird mit echten Bilddaten aus unserem Fließband trainiert, seine Erkennungsgenauigkeit übertrifft klassische Algorithmen deutlich. Es passt sich hervorragend an unsere Fertigungslinie an und läuft stabil. Dadurch sinkt das Risiko, dass mangelhafte Produkte an Kunden gelangen – eine starke Unterstützung für unsere Qualitätskontrolle.

Entsprechend den neuen nationalen Vorschriften zur Kennzeichnung von Lebensmitteln wird bald ein weiteres Xispek KI-System zur Kartonprüfung installiert.Es prüft UV-Tintenaufdrucke mit Herstellungs- und Ablaufdatum auf Außenkartons automatisch: Es kontrolliert, ob der Aufdruck vorhanden ist und ob alle Zeichen korrekt sind.Damit erweitert sich die Prüfung von Defekten am Keks selbst auf eine durchgehende intelligente Kontrolle sämtlicher vorgeschriebener Kennzeichnungen auf der Verpackung.

Algorithmen, die ohne reale Fließbanddaten und einen vollständigen Umsetzungskreislauf entwickelt werden, bleiben bloße Labortechnik.Xispek vertieft kontinuierlich seine Expertise im Bereich der visuellen Prüftechnik für Lebensmittel und Getränke sowie automatisierte Fertigung.

Wir treiben die Anwendung von KI in unterschiedlichen Branchen weiter voran und unterstützen produzierende Unternehmen beim Aufbau eines neuen digitalen und automatisierten Qualitätskontrollsystems.