DE112019005951T5

DE112019005951T5 - Zentralisierte Analyse mehrerer visueller Prüfvorrichtungen

Info

Publication number: DE112019005951T5
Application number: DE112019005951.3T
Authority: DE
Inventors: Yonatan HYATT; Harel Boren
Original assignee: Inspekto AMV Ltd
Current assignee: Inspekto AMV Ltd
Priority date: 2018-11-29
Filing date: 2019-12-01
Publication date: 2021-08-19
Also published as: IL263399B; IL263399A; US20210398267A1

Abstract

Ein visuelles Prüfdatenerfassungs- und Analysesystem, umfassend: eine Vielzahl von visuellen Prüfvorrichtungen (VIA), die dazu eingerichtet sind, visuelle Prüfdaten in Bezug auf die geprüften Gegenstände zu prüfen und zu erfassen; und ein Datenerfassungs- und Analyseserver (DCAS), der dazu eingerichtet ist, die visuellen Prüfdaten von besagten mehreren VIAs zu empfangen und besagte empfangene Information zu analysieren, um eine Big-Data-Analyse zu bilden. Die VIAs sind zur Erkennung oder Ansteuerung bzw. Zählung der geprüften Objekte ohne Beteiligung des DCAS angepasst.

Description

FELD
Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf die visuelle Prüfung von Gegenständen auf einer Produktionslinie und insbesondere auf die Sammlung und Analyse von Daten von mehreren visuellen Prüfvorrichtungen der Produktionslinie.
HINTERGRUND
Die Prüfung während des Produktionsprozesses hilft, die Qualität der Produkte zu kontrollieren, indem Defekte erkannt werden und daraufhin gehandelt wird, z. B. indem der Fehler behoben oder das fehlerhafte Teil aussortiert wird. Der Prozess der Fehlererkennung ist für die Qualitätssicherung (QS), Ausschuss und Sortierung an Produktionslinien unerlässlich und dient folglich der Produktivitätssteigerung, der Verbesserung von Produktionsprozessen und Arbeitsabläufen, der Reduzierung von Fehlerraten sowie der Verringerung von Nacharbeit und Ausschuss.
Der Einsatz von automatisierten visuellen Prüfverfahren in Produktionslinien dient dazu, visuell erkennbare Anomalien zu identifizieren, die einen funktionalen oder ästhetischen Einfluss auf ein gefertigtes Teil haben können. Aufgrund der zugrundeliegenden Technologien sind die aktuellen Lösungen für die visuelle Prüfung in Produktionslinien: (1) typischerweise stark an ein bestimmtes Produkt und die jeweilige QS-, Ausschuss- oder Sortieraufgabe angepasst; (2) sehr teuer; (3) sehr zeitaufwändig in der Einrichtung; (4) erfordern eine fachkundige Auswahl und Integration von Hardware-, Kamera-, Beleuchtungs- und Software-Komponenten sowie eine fachkundige Wartung dieser Komponenten während der gesamten Lebensdauer der Prüflösung und der Produktionslinie.
Aufgrund des hohen Kosten-, Personal- und Zeitaufwands, der mit der oben beschriebenen Anpassung von Prüflösungen verbunden ist, können Fertigungsanlagen nur eine begrenzte Anzahl solcher Systeme einsetzen. Weiterhin kann es vorkommen, dass ein einziges Werk aufgrund der maßgeschneiderten Lösungen mehrere Prüfsysteme von verschiedenen Anbietern verwendet. Das Erfassen von Daten aus diesen unterschiedlichen Systemen erfordert daher ein spezielles Integrationsprojekt, das selbst maßgeschneidert und unflexibel ist, um die unterschiedlichen Datenformate und Protokolle der einzelnen Lösungen zu integrieren. Daher bieten Lösungen des Standes der Technikkeine Möglichkeit, Daten aus verschiedenen Teilen der Anlagen oder über mehrere Anlagen hinweg gemeinsam zu nutzen und können daher keine umfassende Analyse der erfassten Daten liefern.
Außerdem ist es aufgrund der begrenzten Anzahl von Prüflösungen in der Regel nicht notwendig oder hilfreich, die Daten der verschiedenen Prüflösungen zentral zu analysieren, und jede Lösung speichert alle Prüfdaten lokal. Werden die Ergebnisse der in einer Anlage installierten visuellen Prüfsysteme nicht korreliert, kann dies zu einer verminderten Qualität führen, was einen potenziellen Reputationsverlust und sogar finanzielle Ansprüche gegen die Anlage für minderwertige Produkte zur Folge haben kann.
ZUSAMMENFASSUNG
Die vorliegende Erfindung überwindet die Nachteile des Standes der Technik durch den Einsatz vereinfachter visueller Prüfsysteme, die das Erfassen von Prüfdaten ermöglichen und es erlauben, Trends in der Produktionsanlage zu bestimmen. Ausführungsformen der Erfindung stellen mehrere automatisierte visuelle Prüfvorrichtungen (VIA) für eine Produktionsanlage und einen zentralisierten Datenerfassungs- und Analyseserver (DCAS) bereit, der Daten von den VIAs erfasst und analysiert. Der DCAS kann dann Berichte, Dashboards und Warnmeldungen bereitstellen, um Produktionstrends in der Fertigungsanlage zu bestimmen und so die Qualität und Produktivität der Anlage zu verbessern.
Jede VIA kann einfach und schnell für die Prüfung installiert werden, ohne dass eine umfangreiche maßgeschneiderte Integration erforderlich ist. Die einfache Einrichtung und Bedienung wird durch eine Kombination aus Machine-Learning- und Computer-Vision-Algorithmen ermöglicht, die sich dynamisch an die Bewertung des zu prüfenden Gegenstands, des Zielbereichs der Prüfung und der Merkmale der Umgebung anpassen, die sich auf die Prüfungseinrichtung auswirken.
Jede VIA umfasst eine flexible Halterungsanordnung, eine Kameraanordnung, die eine Prüfkamera und eine Beleuchtungsquelle umfasst, und einen Controller, wobei die Prüfkamera und die Beleuchtungsquelle sowohl mit dem Controller verbunden sind als auch von diesem gesteuert werden. Die VIAs stehen in drahtloser oder drahtgebundener Kommunikation mit dem DCAS.
Sobald die Halterungsanordnung und die Kameraanordnung installiert sind - ein Vorgang, der kein Fachpersonal erfordert - kann die VIA gestartet werden. Bei der Verwendung werden fehlerfreie Ausführungsformen von zu prüfenden Gegenständen zunächst in einer Einrichtungsphase verarbeitet, in der der Controller Parameter der Gegenstände ausliest, die von der Kameraanordnung in Bildern erfasst werden. In einigen Ausführungsformen wird keine Fehlerdatenbank verwendet und nur fehlerfreie Gegenstände werden während der Einrichtungsphase analysiert. Die zu prüfenden Gegenstände umfassen vorzugsweise jeden Gegenstandstyp, jede Form und jedes Material und sind in jeder Beleuchtungsumgebung einsetzbar. In der Prüfphase werden die geprüften Gegenstände (gefertigte Gegenstände, die für Prüfaufgaben, wie z. B. Fehlererkennung, Ausschuss oder Sortierung, geprüft werden sollen) abgebildet und die von der Kamera erfassten Bilddaten jedes geprüften Gegenstandes werden vom Controller verarbeitet. Der Controller verwendet Machine-Learning-Algorithmen, die eine Analyse der Defekte in den Prüfbildern auf menschlichem Niveau ermöglichen, vorzugsweise auch bei unterschiedlichen Beleuchtungsbedingungen, unterschiedlichen Reflexionen, Schattierungen, variierender Lage, Formtoleranzen usw. Diese von den VIAs erfassten Prüfdaten werden zur Analyse an den DCAS gesendet.
Gemäß einigen Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung umfasst ein visuelles Prüfdatenerfassungs- und Analysesystem: eine Vielzahl von visuellen Prüfvorrichtungen (VIA), die dazu eingerichtet sind, visuelle Prüfdaten zu prüfen und zu erfassen, die sich auf geprüfte Gegenstände beziehen; und einen Datenerfassungs- und Analyseserver (DCAS), der dazu eingerichtet ist, Informationen zu empfangen, die die visuellen Prüfdaten von den mehreren VIAs umfassen, und die empfangenen Informationen zu analysieren, um eine Big-Data-Analyse zu bilden. Vorzugsweise sind die VIAs dazu angepasst, Defekte zu erkennen oder die geprüften Gegenstände ohne Beteiligung des DCAS zu erfassen oder zu zählen.
Optional handelt es sich bei den geprüften Gegenständen um verschiedene Arten von Gegenständen. Optional umfasst die Big Data-Analyse eine Kombination von Informationen, die sich auf verschiedene Arten von Prüfgegenständen beziehen. Wahlweise umfasst der DCAS weiterhin einen Bildschirm, wobei der DCAS die Analyse auf dem Bildschirm ausgibt. Optional werden die erfassten Prüfdaten von jeder der mehreren VIAs aus der Gruppe ausgewählt, bestehend aus: Bild/er des geprüften Gegenstands; Aufzeichnung der Entscheidung durch die VIA, ob ein Gegenstand einen Fehler aufweist; Bilder der Fehler; Anzahl der Fehler; Aufzeichnungen über Abweichungen von guten Gegenstandsproben, die nicht signifikant genug sind, um als Fehler gemeldet zu werden, aber auf Probleme in der Produktionslinie hinweisen können; eindeutige ID des Gegenstands; Anlagenarbeit/Auftrag; Chargen-ID; Personal, das für die Produktionslinie oder -station verantwortlich ist; Produktionswerkzeug-ID; Name des Teils; Seriennummer des Teils; Produktionswerkzeug-ID; und eine Kombination der oben genannten.
Optional werden die Daten von einem VIA an den DCAS gemäß einem timing übermittelt, das aus der Gruppe ausgewählt wird, bestehend aus: nach Prüfung jedes Gegenstands durch jede VIA; nach Prüfung einer einstellbaren Anzahl von Gegenständen pro VIA; nach einer einstellbaren Zeitspanne pro VIA; basierend auf einem Terminplan; basierend auf einem Tageszeitplan; und eine Kombination der oben genannten.
Optional wird die Analyse aus der Gruppe ausgewählt, bestehend aus: Ursachenanalyse von erkannten Fehlern; Prädiktive Wartungsanalyse - basierend auf der Erkennung von Trends bei Fehlern oder Abweichungen, die keine Fehler sind; Intensität von Fehlern - Analyse der Trends des zunehmenden Auftretens von Fehlern pro Zeitspanne; Signifikanz von Fehlern - Analyse von Trends der zunehmenden Auswirkung von Fehlern oder Abweichungen auf den produzierten Gegenstand; Analyse von Produktabweichungen vom Ideal, die keine Fehler sind, aber einen Trend zu abnehmender Qualität anzeigen; Analyse von Fehlerform, Fläche und Fehlertyp, optional in Form einer Fehler-„Karte“; Kosten des Fehlers - beispielsweise die Kosten für verworfene Gegenstände oder die Reparaturkosten für Gegenstände, die als fehlerhaft bestimmt wurden; Produktrückrufe und/oder latente Produktfehler vs. Fehler- und/oder Produktabweichungshistorienanalyse; Lieferantenanalyse, die Produktrohstofflieferanten vs. Fehler vergleicht; und Beziehungsanalyse zwischen verschiedenen Produktionsstufen eines gleichen Gegenstandes.
Optional ist der DCAS dazu angepasst, Berichte basierend auf den empfangenen Prüfdaten auszugeben, wobei die Berichte aus der Gruppe ausgewählt sind bestehend aus: % erkannte Fehler pro Gegenstand; Fehlerbericht beinhaltend Bilder des Gegenstandes, die zeigen, wo Fehler festgestellt wurden; % erkannte Fehler pro Fertigungsbereich; Anzahl der geprüften Gegenstände pro Zeitspanne; Personal vs. Gegenstand Fehlerbericht; % Fehler pro Schicht; % Fehler pro Fertigungstyp (z. B. Gießlinien vs. Formanlagen); % Fehler pro Fehlertyp; Fehlerbericht pro Zeitspanne und Produktionsbereich; und eine Kombination aus den oben genannten.
Optional ist der DCAS dazu ausgebildet, eine Aktivität auf einem oder mehreren VIAs zu initiieren, wobei die Aktivität ausgewählt ist aus der Gruppe bestehend aus: DCAS prüft den Betriebsstatus eines oder mehrerer VIAs; DCAS prüft die Softwareversion, die auf einer oder mehreren VIAs läuft; DCAS prüft den Sicherheitsstatus von einer oder mehreren VIAs; DCAS greift auf eine Echtzeitansicht der Prüfbilder von einer oder mehreren VIAs zu; DCAS fordert spezifische Daten von einem oder mehreren VIAs an; DCAS ändert Prüfung oder andere Einstellungen einer oder mehrerer VIAs; DCAS führt Software-Upgrades an einer oder mehreren VIAs durch; DCAS initiiert Prüfung, die von einer oder mehreren VIAs durchgeführt werden soll; DCAS ändert den Bereich von Interesse, der von einer oder mehreren VIAs geprüft werden soll; DCAS initiiert die erneute Prüfung von bereits geprüften Gegenständen; DCAS initiiert eine erneute Prüfung von bereits geprüften Gegenständen mit geänderten Prüfparametern; und eine Kombination aus den oben genannten.
Optional ist der DCAS dazu angepasst, die empfangenen Daten der visuellen Prüfung zu speichern. Optional können die gespeicherten Prüfdaten durchsucht werden. Optional ist der DCAS dazu angepasst, basierend auf der Analyse Warnungen auszugeben. Optional ist das DCAS dazu angepasst, Anwendungen von Drittanbietern auszuführen, die dazu eingerichtet sind, Analysen und Berichte basierend auf den gespeicherten Prüfdaten zu erstellen. Wie hierin verwendet, bezieht sich der Begriff „Gegenstand“ auf einen Produktionsgegenstand, wobei es sich bei den Produktionsgegenständen um verschiedene Produktionsstufen desselben Produkts oder um verschiedene Produkte oder verschiedene Produktionsstufen verschiedener Produkte oder um denselben Gegenstand handeln kann, der aus verschiedenen Blickwinkeln geprüft wird. Gegenstände können von beliebigem Typ, Form, Größe, Material oder anderen Eigenschaften sein und kein Beispiel hierin sollte als einschränkend angesehen werden.
Wie hierin verwendet, kann der Begriff „Fehler“ z. B. einen sichtbaren Fehler auf der Oberfläche eines Gegenstands, eine unerwünschte Größe, Form oder Farbe des Gegenstands oder von Teilen des Gegenstands, eine unerwünschte Anzahl von Teilen des Gegenstands, eine falsche oder fehlende Montage seiner Schnittstellen, ein gebrochenes oder verbranntes Teil, eine falsche Ausrichtung eines Gegenstands oder von Teilen eines Gegenstands und allgemein jeden Unterschied zwischen einer fehlerfreien Probe und dem geprüften Gegenstand beinhalten. Optional oder zusätzlich ist ein Fehler ein Unterschied, der für einen menschlichen Benutzer zwischen einem fehlerfreien Gegenstand (und/oder einer Gruppe von fehlerfreien Gegenständen) und einem gleichartigen geprüften Gegenstand offensichtlich wäre. In einigen Ausführungsformen kann ein Fehler Mängel beinhalten, die nur in vergrößerten oder hochauflösenden Bildern sichtbar sind, z. B. in Bildern, die mit Mikroskopen oder anderen Spezialkameras aufgenommen wurden.
Die hier beschriebene Prüfung von Gegenständen ist auch als Prüfung zum Zwecke der Fehlererkennung, Ausschuss und/oder Sortierung zu verstehen. Wenn einer dieser Begriffe verwendet wird, z. B.:

„Fehlererkennung“, so bezieht sich dies auf eine beliebige Prüfung, wie z. B. Fehlererkennung, Ausschuss oder Sortierung.

Eine Anlage, wie sie hier verwendet wird, bezieht sich auf eine Produktionsumgebung, die eine oder mehrere Produktionslinien oder Produktionsbereiche für die Herstellung, Montage, Prüfung, Verpackung oder jede andere Art der industriellen Verarbeitung von Gegenständen enthält.
Die im Folgenden beschriebenen Prozesse beziehen sich der Einfachheit halber auf „Bilder“. Es sollte jedoch beachtet werden, dass die hier beschriebenen Prozesse auch auf anderen Bilddaten als Vollbildern oder zusätzlich zu diesen ausgeführt werden können. Der Begriff „Bilder“ beinhaltet auch Videos, die von den Kameras des hier beschriebenen Systems aufgenommen wurden.
Der hier verwendete Begriff „Produktstufe“ beinhaltet eine beliebige Montagestufe (Gegenstände werden zu einem Produkt zusammengebaut), eine Fertigungsstufe (Gegenstände werden im Rahmen der Produktherstellung einer Form der Bearbeitung unterzogen) und/oder eine Prüfphase (Stufen sind eigentlich verschiedene Ansichten oder Abschnitte desselben Produkts). Wie hier verwendet, sind Produktstufen miteinander verbunden, indem sie Fertigungsstufen oder Aspekte eines Produkts sind. Der Begriff „Gegenstand“ kann sich auf eine Produktstufe beziehen. Der Begriff „Produkt“ kann sich auf ein fertiges Handelsprodukt beziehen, aber auch auf einen hergestellten Gegenstand oder ein Teil, das zur Integration in ein Produkt bestimmt ist.
Sofern nicht anders definiert, haben alle hierin verwendeten technischen und wissenschaftlichen Begriffe die gleiche Bedeutung, wie sie von einem Fachmann auf dem Gebiet der Fachwelt, zu der diese Erfindung gehört, allgemein verstanden wird. Die hier angegebenen Materialien, Verfahren und Beispiele dienen nur der Veranschaulichung und sind nicht als Einschränkung gedacht.
Die Implementierung des Verfahrens und des Systems der vorliegenden Erfindung beinhaltet die Durchführung oder Vervollständigung bestimmter ausgewählter Aufgaben oder Schritte manuell, automatisch oder eine Kombination davon. Darüber hinaus könnten gemäß der tatsächlichen Instrumentierung und Ausstattung von bevorzugten Ausführungsformen des Verfahrens und Systems der vorliegenden Erfindung mehrere ausgewählte Schritte durch Hardware oder durch Software auf einem beliebigen Betriebssystem einer beliebigen Firmware oder einer Kombination davon implementiert werden. Als Hardware könnten beispielsweise ausgewählte Schritte der Erfindung als ein Chip oder eine Schaltung implementiert werden. Als Software könnten ausgewählte Schritte der Erfindung als eine Vielzahl von Softwarebefehlen implementiert werden, die von einem Computer unter Verwendung eines beliebigen geeigneten Betriebssystems ausgeführt werden. In jedem Fall könnten ausgewählte Schritte des Verfahrens und des Systems der Erfindung so beschrieben werden, dass sie von einem Datenprozessor, wie z. B. einer Rechenplattform zur Ausführung einer Vielzahl von Befehlen, ausgeführt werden.
Sofern nicht ausdrücklich anders angegeben, wie aus den folgenden Ausführungen ersichtlich, wird davon ausgegangen, dass sich die in der gesamten Spezifikation verwendeten Begriffe wie „Analysieren“, „Verarbeiten“, „Rechnen“, „Berechnen“, „Bestimmen“, „Erkennen“, „Identifizieren“ oder dergleichen auf die Aktionen und/oder Prozesse eines Computers, oder eines ähnlichen elektronischen Rechengeräts, wie nachstehend definiert, die Daten, die als physikalische, z. B. elektronische, Größen in den Registern und/oder Speichern des Rechen-Systems dargestellt werden, manipulieren und/oder in andere Daten umwandeln, die in ähnlicher Weise als physikalische Größen in den Speichern, Registern oder anderen derartigen Informationsspeicher-, Übertragungs- oder Bildschirmgeräten des Rechensystems dargestellt werden. Sofern nicht anders angegeben, beziehen sich diese Begriffe auf automatische Aktionen eines Prozessors, unabhängig von und ohne Aktionen eines menschlichen Bedieners.
Wie hierin verwendet, beziehen sich die Begriffe „Machine Learning“ oder „künstliche Intelligenz“ auf die Verwendung von Algorithmen auf einem Computergerät, die Daten analysieren, aus diesen Daten lernen und dann eine Bestimmung vornehmen, wobei die Bestimmung nicht deterministisch replizierbar ist (wie bei deterministisch orientierter Software, wie sie in der Fachwelt bekannt ist). Obwohl die vorliegende Erfindung in Bezug auf ein „Rechengerät“, einen „Computer“ oder ein „mobiles Gerät“ beschrieben wird, ist zu beachten, dass optional jedes Gerät mit einem Datenprozessor und der Fähigkeit, einen oder mehrere Befehle auszuführen, als Computer beschrieben werden kann, einschließlich, aber nicht beschränkt auf jede Art von Personal Computer (PC), einen Server, einen verteilten Server, einen virtuellen Server, eine Cloud-Computing-Plattform, ein Mobiltelefon, ein IP-Telefon, ein Smartphone oder einen PDA (Personal Digital Assistant). Zwei oder mehr solcher Geräte, die miteinander kommunizieren, können optional ein „Netzwerk“ oder ein „Computernetzwerk“ umfassen.
Figurenliste
Die Erfindung wird nun in Bezug auf bestimmte Beispiele und Ausführungsformen unter Bezugnahme auf die folgenden illustrativen Figuren beschrieben, damit sie besser verstanden werden kann. In den Figuren:

1A-1B sind illustrative schematische Zeichnungen, die das Erfassen von Daten von automatisierten visuellen Prüfvorrichtungen auf einer Produktionslinie gemäß zumindest einigen Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung zeigen; und
2 ist ein Flußdiagramm, das ein Verfahren zum Erfassen von Daten von automatisierten visuellen Prüfvorrichtungen auf einer Produktionslinie gemäß mindestens einigen Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung zeigt.

DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
Die vorliegende Erfindung umfasst in mindestens einigen Ausführungsformen ein System, das mehrere automatisierte visuelle Prüfvorrichtungen (VIA) für eine Produktionsanlage und einen zentralisierten Datenerfassungs- und Analyseserver (DCAS) umfasst, der Daten von den VIAs entgegennimmt und analysiert.
Es wird nun auf die 1A-1B verwiesen, die schematische Ausführungsformen der Datenerfassung von automatisierten visuellen Prüfvorrichtungen auf einer Produktionslinie gemäß zumindest einigen Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung darstellen. Wie in 1A gezeigt, umfasst ein automatisiertes visuelles Prüfsystem 100 mehrere visuelle Prüfvorrichtungen (VIA) 110A, B, C, n in Kommunikation mit einem Datenerfassungs- und Analyseserver (DCAS) 150. Obwohl vier VIAs 110A, 110B, 110C und 110n dargestellt sind, ist zu beachten, dass eine beliebige Anzahl von VIAs in Kommunikation mit DCAS 150 stehen kann. Die VIA wird vorzugsweise als integriertes Gerät für den Einsatz in einer Fertigungsumgebung oder -anlage bereitgestellt. Die VIAs 110A, B, C, n sind optional in einer Anlage installiert oder optional sind mehrere VIAs in mehreren Anlagen installiert. Jedes VIA verbindet sich mit dem DCAS 150 über verdrahtete oder drahtlose Kommunikationsprotokolle und Verfahren, die in der Fachwelt bekannt sind.
DCAS 150 ist ein Computergerät wie oben definiert und kann optional einen Server, einen verteilten Server, eine Cloud-Computing-Umgebung, einen Daten-Cluster oder ein anderes geeignetes Computergerät umfassen. DCAS 150 umfasst vorzugsweise die Analyse-Engine 152, die Datenbank (DB) 154, die DCAS-Benutzeroberfläche (UI) 156 und die Benachrichtigungs-Engine 158.
Die Analyse-Engine 152 empfängt Daten von den VIAs 110A, B, C und n und analysiert die empfangenen Daten, um Erkenntnisse, Empfehlungen, Zusammenfassungen, Trends, Warnungen und Ursachenanalysen von Fehlern auszugeben, die alle mit den geprüften Gegenständen und der Produktionsumgebung zusammenhängen, wie unten beschrieben. Die Analyse-Engine 152 verwendet optional Big-Data-Analyseverfahren.
DB 154 ist eine Datenbank (wie beispielsweise in der Fachwelt bekannt) und speichert die von den VIAs 110A, B, C und n übertragenen Daten sowie die Ergebnisse und Zwischenergebnisse der Analyse durch die Engine 152. Die DB 154 speichert auch die in DCAS 150 definierten Konfigurationsdaten für das System 100, die VIA-Profile beinhalten. Ein VIA-Profil beinhaltet Informationen über jedes VIA im System 100, einschließlich, aber nicht beschränkt auf: eindeutige Kennung, Name, Details zur physischen Halterung, Position in der Anlage, Geolokalisierung der Anlage, geprüfte Gegenstände, Referenzbilder der geprüften Gegenstände, Profile der geprüften Gegenstände, Prüfergebnisse und so weiter. Optional wird ein Fertigungsbereich 170 für DCAS 150 definiert, wobei jeder Fertigungsbereich 170 eine oder mehrere VIAs beinhaltet. Ein Fertigungsbereich 170 umfasst optional VIAs aus einer Anlage oder umfasst optional VIAs aus mehreren Anlagen. Der in 1A definierte Fertigungsbereich 170 beinhaltet die VIAs 110B und 110C, jedoch ist zu beachten, dass eine beliebige Anzahl oder beliebige VIAs in einem Fertigungsbereich 170 enthalten sein können und eine beliebige Anzahl von Fertigungsbereichen 170 für DCAS 150 definiert werden kann. Wenn mehr als ein Fertigungsbereich 170 definiert ist, können sich diese Fertigungsbereiche 170 optional überschneiden, das heißt: eine einzelne VIA kann optional Teil mehrerer Fertigungsbereiche 170 sein.
DCAS UI 156 ermöglicht die Anzeige der Ergebnisse der Analyse-Engine 152 und auch die Interaktion mit DCAS 150 durch einen menschlichen Bediener (nicht dargestellt). DCAS UI 156 umfasst optional einen Monitor oder Bildschirm, und die Informationen, die einem Benutzer vom DCAS 150 bereitgestellt werden, können visuell sein (z. B. Text oder andere Inhalte, die auf dem Monitor angezeigt werden). Alternativ oder zusätzlich umfasst DCAS UI 156 einen Audio-Player, um einen Ton auszugeben. DCAS UI 156 ermöglicht vorzugsweise die Annahme von Benutzereingaben, z. B. über einen Touchscreen, eine Tastatur und/oder eine Maus. Optional wird DCAS UI 156 auf einem Mehrzweckgerät wie einem Smartphone, Tablet oder Personalcomputer in Kommunikation mit dem DCAS 150 bereitgestellt. Optional kann auf der DCAS UI 156 aus der Ferne zugegriffen werden, wahlweise innerhalb der Anlage, in der sie betrieben wird, und außerhalb der Anlage, in der sie betrieben wird.
Die Benachrichtigungs-Engine 158 steht in Kommunikation mit externen Kommunikationsnetzwerken 70 und liefert Push-Benachrichtigungen von Warnungen oder anderen Ausgaben der Analyse-Engine 152. Ein Verfahren zur Benachrichtigung beinhaltet E-Mail, SMS, WhatsApp oder einen anderen mobilen Benachrichtigungsmechanismus. Das Benachrichtigungs-Engine 158 kann über die DCAS-Benutzeroberfläche 156 eingerichtet werden, um Empfänger und Benachrichtigungsverfahren für verschiedene Arten von Alarmen, Berichten oder Analysen zu definieren.
In einigen Ausführungsformen kommunizieren die VIAs 110A, B, C, n und DCAS 150 über das externe Netzwerk 70. Der DCAS 150 kann automatisch erkennen, wenn eine VIA mit dem externen Netzwerk 70 verbunden ist, und kann dann die neu verbundene VIA registrieren und eine Datensammlung und Analyse der VIA-Leistung und der von der VIA erhaltenen Daten durchführen, wie hierin beschrieben.
So beinhaltet in einer Ausführungsform ein visuelles Prüfdatensammel- und Analysesystem eine Vielzahl von VIAs, die dazu eingerichtet sind, visuelle Prüfdaten in Bezug auf geprüfte Gegenstände zu erfassen, und einen zentralen Server, wie z. B. ein DCAS, der dazu eingerichtet ist, eine neu angeschlossene VIA in einem Kommunikationsnetzwerk zu identifizieren, die neu angeschlossene VIA zu registrieren und die Datenerfassung und Analyse jeder registrierten VIA zu ermöglichen.
Der DCAS 150 kann jede VIA basierend auf einer ID, IP-Adresse oder anderen eindeutigen Kennungen, die mit jeder VIA verbunden sind, identifizieren und jede VIA kann unter einer eindeutigen Kennung registriert werden. Die Datenerfassung und -analyse jeder registrierten VIA kann gemäß der registrierten eindeutigen Kennung erfolgen. So können beispielsweise Daten von VIAs, die unter einer Kennung für die Prüflinie A registriert sind, anders analysiert werden als Daten von VIAs, die unter einer Kennung für die Prüflinie B registriert sind.
Der DCAS 150 kann erkennen, wann eine VIA mit dem externen Netzwerk 70 verbunden ist, basierend auf Signalen, die vom DCAS 150 und/oder den VIAs 110A, B, C und n über das Netzwerk (beispielsweise Ethernet) gesendet werden. Die Signale können beispielsweise Pakete beinhalten, die durch Multicast-Adressierung unter Verwendung von beispielsweise einem User Datagram Protocol (UDP) übertragen werden. Basierend auf den Signalen, die periodisch vom DCAS und/oder VIA übertragen werden können, kann der DCAS bestimmen, dass eine VIA mit dem Netzwerk verbunden ist und der DCAS kann dann die VIA-Kennung mit bereits registrierten VIA-Kennungen vergleichen, um zu bestimmen, ob die VIA neu verbunden ist oder nicht.
DCAS 150 kann eine oder mehrere verschiedene Aktionen für jede registrierte VIA durchführen, wie hier beschrieben. Zum Beispiel kann das Erfassen von visuellen Prüfdaten und der Zeitpunkt des Erfassens von Daten basierend auf der registrierten VIA-Kennung erfolgen. Das Speichern der empfangenen Daten, die Analyse der empfangenen Daten und die Ausgabe von Berichten kann basierend auf der registrierten VIA-Kennung gesteuert werden. Die DCAs können basierend auf der Registrierung jeder VIA unterschiedliche Aktivitäten in jeder VIA einleiten.
DCAS 150 steht optional in Kommunikation mit einem externen Monitoring-System 60. Das Monitoring-System 60 ist ein Rechen-Gerät wie oben beschrieben. Das Monitoring-System 60 ist typischerweise ein Managementsystem für Produktionsanlagen, z. B. zur Erfassung und Überwachung von Leistungskennzahlen für die Fertigungseffizienz. Das Monitoring-System 60 ist optional eine Plattform zur Verwaltung von Produktionsressourcen.
DCAS 150 führt optional Drittanbieter-Anwendungen 159 aus, die basierend auf den erfassten Daten, die in DCAS 150 gespeichert sein können, Analysen und Berichte erstellen. Optional können die Drittanbieter-Anwendungen 159 VIAs gemäß den Fähigkeiten vom DCAS 150 betreiben.
Wie in 1B gezeigt, umfasst jede VIA 110 einen Controller 130, eine Kameraanordnung 111 und eine Halterungsanordnung 108. Die Kameraanordnung 111 umfasst die Kamera 102 und die Lichtquelle 106.
Die Kamera 102 umfasst einen CCD- oder CMOS- oder einen anderen geeigneten Bildgebungschip. Die Kamera 102 ist eine 2D-Kamera oder optional eine 3D-Kamera. Optional umfasst Kamera 102 die in ein mobiles Gerät wie ein Smartphone oder Tablet integrierte Kamera, wobei das Gerät an der Halterungsanordnung 108 befestigt ist. Die Kamera 102 umfasst optional ein polarisierendes Objektiv, ein telezentrisches Objektiv, ein Schmalbandobjektiv, ein Zoomobjektiv oder ein anderes Objektiv (nicht dargestellt), das über dem Objektiv der Kamera 102 oder direkt auf dem Bildgebungschip angebracht ist.
Die Lichtquelle 106 umfasst LEDs oder andere bekannte Lichtquellen. Die Intensität (Helligkeit) der Lichtquelle 106 kann angepasst werden. Optional ist die Farbe der Lichtquelle 106 anpassbar. Optional umfasst die Lichtquelle 106 mehrere steuerbare Segmente, von denen jedes mit der gleichen oder einer anderen Intensität und/oder Farbe aktiviert oder versehen werden kann. Zum Beispiel, aber ohne die Absicht, einschränkend zu sein, kann die Lichtquelle 106 eine kreisförmige Anordnung von LEDs umfassen, die das Objektiv der Kamera 102 umgeben, wobei die radialen Abschnitte der kreisförmigen Lichtquelle 106 einzeln gesteuert werden oder alternativ die Intensität und/oder Farbe jeder LED oder Gruppierungen von LEDs einzeln gesteuert werden können.
Die Lichtquelle 106 ist der Einfachheit halber in den Figuren oberhalb der Kamera 102 positioniert, diese Position ist jedoch nicht als einschränkend zu betrachten. Optional ist die Lichtquelle 106 an der Seite oder unterhalb der Kamera 102 befestigt. Die Lichtquelle 106 ist vorzugsweise an der Linse der Kamera 102 angebracht und umgibt diese oder ist auf andere Weise in Bezug auf sie befestigt, um das Sichtfeld (LOV) 104 der Kamera 102 oder Teile davon zu beleuchten. Die Kameraanordnung 111 ist an der Halterungsanordnung 108 befestigt. Alternativ sind Kamera 102 und Lichtquelle 106 separat an der Halterungsanordnung 108 befestigt, so dass eine individuelle Anpassung der räumlichen Position der beiden Komponenten möglich ist.
Die Halterungsanordnung 108 umfasst Halterungen, Segmente und Befestigungselemente, die eine Anpassung und Einstellung der Halterungsanordnung 108 zur optimalen Positionierung der Kameraanordnung 102 und der Lichtquelle 106 für die Prüfung eines Gegenstands ermöglichen.
Die Kameraanordnung 111 wird mit Hilfe der Halterungsanordnung 108 so positioniert, dass sich die zu prüfenden Gegenstände 20 innerhalb des Sichtfeldes 104 der Kamera 102 befinden. Die Halterungsanordnung 108 ist an einer Halterungsfläche 40 angebracht. Die Fläche 40 kann in einer festen Position relativ zum Gegenstand 20 verbleiben oder sich alternativ so bewegen, dass die Kameraanordnung 111 wiederholt in eine Position gebracht wird, in der sich die zu prüfenden Gegenstände 20 innerhalb des Sichtfeldes 104 der Kamera 102 befinden. Ein nicht einschränkendes Beispiel für eine bewegliche Fläche 40 ist ein Roboterarm. Wenn hier auf das LOV 104 Bezug genommen wird, ist es so zu verstehen, dass die Lichtquelle 106 so positioniert ist, dass sie das LOV 104 beleuchtet. Die Fläche 40 umfasst optional ein Aluminiumprofil, das Vertiefungen für die Befestigung von Halterungen beinhaltet.
Die zu prüfenden Gegenstände 20 können auf einer Prüflinie 30 platziert werden, die Mittel zum Tragen und Bewegen der Gegenstände 20 umfasst, wie z. B. ein Förderband, eine Wiege oder eine andere Haltevorrichtung, die sich in Richtung 22 bewegt, so dass der erste Gegenstand 20 in das LOV 104 gebracht wird, gefolgt vom zweiten Gegenstand 20, der in das LOV 104 gebracht wird, und so weiter. Alternativ werden die Gegenstände 20 nacheinander in das LOV 104 gebracht und dann entfernt, z. B. durch einen Roboter oder einen menschlichen Bediener.
Die Kamera 102 und die Lichtquelle 106 stehen mit dem Controller 130 in Verbindung. Controller 130 ist ein Rechengerät, wie hier definiert. Der Controller 130 umfasst einen oder mehrere Prozessoren (nicht dargestellt), wie z. B., aber nicht beschränkt auf eine Zentralrecheneinheit (CPU), eine Grafikprozessoreinheit (GPU), einen digitalen Signalprozessor (DSP), einen Mikroprozessor, einen Controller, einen Chip, einen Mikrochip, eine integrierte Schaltung (IC) oder jeden anderen geeigneten Mehrzweck- oder spezifischen Prozessor oder Controller. Der Controller 130 aktiviert die Lichtquelle 106 oder eine ihrer Komponenten oder steuerbaren Segmente wie oben beschrieben, die je nach dem abzubildenden Gegenstand oder der Beleuchtungsumgebung der Prüfung aktiviert werden können oder nicht. Der Controller 130 ändert vorzugsweise die Intensität oder Farbe der Lichtquelle 106 in Abhängigkeit von dem abzubildenden Gegenstand oder der Beleuchtungsumgebung für die Prüfung. Der Controller 130 ändert vorzugsweise die Intensität oder Farbe der Lichtquelle für Bereiche von besonderem Interesse innerhalb des beleuchteten Bereichs.
Der Controller 130 umfasst weiterhin eine Speichereinheit (nicht dargestellt), die ausführbare Befehle speichert, die bei Ausführung durch den Prozessor die Durchführung von Operationen des Prozessors erleichtern. Die Speichereinheit kann auch mindestens einen Teil der von der Kamera 102 empfangenen Bilddaten speichern. Nicht einschränkende Beispiele für Speichereinheiten beinhalten Direktzugriffsspeicher (RAM), dynamischen RAM (DRAM), Flash-Speicher, flüchtigen Speicher, nichtflüchtigen Speicher, Cache-Speicher, einen Puffer, eine Kurzzeitspeichereinheit, eine Langzeitspeichereinheit oder andere geeignete Speichereinheiten oder Speichereinheiten.
Der Controller 130 umfasst weiterhin eine VIA-Benutzeroberfläche (UI) 132. Die VIA-Benutzeroberfläche 132 kann einen Bildschirm umfassen, und Benachrichtigungen an einen Benutzer können visuell sein (z. B. Text oder andere Inhalte, die auf dem Bildschirm angezeigt werden). Alternativ oder zusätzlich kann die VIA UI 132 ein Licht umfassen, das aufleuchten oder die Farbe ändern kann. Alternativ oder zusätzlich umfasst die VIA UI 132 einen Audioplayer, um einen Ton auszugeben. Die VIA UI 132 ermöglicht vorzugsweise die Annahme von Benutzereingaben, z. B. über einen Touchscreen, eine Tastatur und/oder eine Maus. Optional wird VIA UI 132 auf einem Mehrzweckgerät, wie einem Smartphone, Tablet oder Personal Computer, bereitgestellt.
Optional kann der DCAS 150 den Betriebsstatus eines oder mehrerer VIAs 110 überprüfen. Optional kann der DCAS 150 die Softwareversion prüfen, die auf einer oder mehreren VIAs 110 läuft. Optional kann DCAS 150 den Sicherheitsstatus von VIAs überprüfen (z. B., dass eine oder mehrere VIAs 110 mit den neuesten Sicherheitsupdates aktualisiert sind). Optional kann ein Bediener DCAS 150 verwenden, um auf eine Echtzeitansicht der Prüfbilder von einer beliebigen VIA 110 zuzugreifen, die auf dem DCAS UI 156 angezeigt wird. Optional kann ein Bediener DCAS 150 verwenden, um spezifische Daten von einem oder mehreren VIAs 110 anzufordern. Optional kann DCAS 150 Prüfungen oder andere Einstellungen von einem oder mehreren VIA 110 ändern. Optional kann DCAS 150 Software-Upgrades von einem oder mehreren VIA 110 durchführen. Optional kann DCAS 150 eine Prüfung initiieren, die von einem oder mehreren VIA 110 durchgeführt wird. Optional kann DCAS 150 den Bereich von Interesse ändern, der von einer oder mehreren VIA 110 geprüft werden soll. Optional kann DCAS 150 eine erneute Prüfung von zuvor geprüften Gegenständen einleiten, weiterhin optional mit geänderten Prüfparametern.
Es wird nun auf 2 verwiesen, die ein Flussdiagramm ist, das die Sammlung von Daten von automatisierten visuellen Prüfvorrichtungen auf einer Produktionslinie gemäß zumindest einigen Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung zeigt. Die Verwendung des automatisierten visuellen Prüfsystems 100 verläuft vorzugsweise gemäß dem in 2 dargestellten Prozess 200. Bevor der Prozess 200 beginnen kann, wird die VIA 110 eingerichtet, um die Prüfung der Gegenstände 20 zu ermöglichen. Das System 100 muss für jeden zu prüfenden Gegenstand oder jede zu prüfende Stufe des Gegenstandes eingerichtet werden. Im Einrichtungsschritt werden vorzugsweise mindestens zwei oder mehr fehlerfreie Proben eines hergestellten Gegenstands 20 desselben Typs nacheinander im Sichtfeld 104 der Kamera 102 platziert. Jede fehlerfreie Probe des Gegenstands 20 wird von der Kamera 102 abgebildet. Diese Bilder, die als Setup-Bilder bezeichnet werden können, werden optional durch die Verwendung unterschiedlicher Abbildungsparameter der Kamera 102 und Beleuchtungsparameter der Lichtquelle 106 erhalten. Die Bilder umfassen Bilddaten wie Pixelwerte, die die Intensität des reflektierten Lichts darstellen, sowie Teil- oder Vollbilder oder Videos.
Die Einrichtungsbilder werden vom Controller 130 unter Verwendung von Machine Learning/Künstliche Intelligenz (KI) und Computer-Vision-Algorithmen analysiert, um eine vollständige Darstellung des Gegenstands 20 zu erstellen, die für die Fehlererkennung, Anschnitt, Sortierung und/oder andere Prüfaufgaben auf der Produktionslinie verwendet werden. Im Anschluss an den Einrichtungsschritt und basierend auf den Informationen, die von den fehlerfreien Gegenständen der Probe erfasst wurden, kann der Prüfprozess beginnen, und der Controller 130 kann vorzugsweise weitere Gegenstände desselben Typs erkennen und prüfen, auch wenn diese weiteren Gegenstände nie zuvor vorgelegt wurden, und bestimmen, ob diese fehlerfrei sind. Es ist zu beachten, dass die Prüfung der Gegenstände 20 zur Fehlererkennung (Bestimmung, ob der Gegenstand 20 fehlerfrei ist oder einen Fehler aufweist) oder zum Ausschuss oder Sortierung oder Zählung von VIA 110 unabhängig vom DCAS 150 durchgeführt werden kann.
In Schritt 202 werden die Gegenstände 20 von jeder VIA 110 zur Fehlererkennung, Aussortierung oder Sortierung geprüft. Die folgenden Daten werden von jeder VIA 110 pro Gegenstand 20 als Ergebnis des Prüfvorgangs erfasst. Diese Daten werden hier als „pro Gegenstand erfasste Daten“ bezeichnet, und eine oder mehrere der pro Gegenstand erfassten Daten werden als „erfasste Daten“ bezeichnet:

• Bild/er des geprüften Gegenstands;
• Aufzeichnung der Entscheidung der VIA, ob ein Gegenstand einen Fehler aufweist;
• Bild der Fehler;
• Anzahl der Fehler;
• Aufzeichnungen von Abweichungen von guten Gegenstandsproben, die nicht signifikant genug sind als Fehler gemeldet zu werden, aber auf Probleme in der Produktionslinie hinweisen können;
• eindeutige ID des Gegenstands;
• Anlagenarbeit/Auftrag/Chargen-ID;
• Personal, das für eine Produktionslinie oder Station verantwortlich ist;
• Produktionswerkzeug-ID (Gussform oder Gießer, etc.)
• Name des Teils
• Seriennummer des Teils
• Prüfprofil-ID

In Schritt 204 werden die erfassten Daten von jeder VIA 110 an den DCAS 150 übertragen. Wie oben beschrieben, kann die Kommunikation zwischen VIA 110 und DCAS 150 die in der Fachwelt bekannte Standardkommunikationsinfrastruktur und -protokolle verwenden. Die erfassten Daten werden in der DB 154 gespeichert. Erfasste Daten werden von der VIA 110 an den DCAS 150 gemäß einer oder mehrerer der folgenden Möglichkeiten übertragen:

• nach Prüfung jedes Gegenstandes durch jede VIA;
• nach Prüfung einer einstellbaren Anzahl von Gegenständen pro VIA;
• nach einer einstellbaren Zeitspanne pro VIA;
• basierend auf einem Terminplan/Tageszeitplan;
• basierend auf einer Kombination aus den oben genannten.

Erfasste Daten, die in DB 154 gespeichert sind, können vorzugsweise über den DCAS UI 156 durchsucht und abgefragt werden, wobei die DB 154 von DCAS 150 als Archiv fungiert. Ein nicht einschränkendes Beispiel für eine solche Abfrage ist eine Suche nach Bildern und anderen Prüfdaten, die sich auf einen bestimmten Gegenstand beziehen, der durch eine Gegenstandskennung indiziert ist, wie z. B., aber nicht beschränkt auf den Strichcode oder die Seriennummer des Gegenstands.
In Schritt 206 werden die erfassten Daten der VIAs 110 von der Analyse-Engine 152 analysiert und/oder zur Erstellung von Berichten verwendet. Die Analysen oder die Verwendung der erfassten Daten von Schritt 206 finden optional unmittelbar nach Schritt 204 statt. Alternativ dazu findet Schritt 206 einige Zeit nach Schritt 204 statt. Die Berichte und/oder Analysen werden vorzugsweise mit Big-Data-Verfahren erstellt. Optional wird die Analyse für eine Kombination von Gegenständen unterschiedlichen Typs durchgeführt, wobei es sich bei Gegenständen unterschiedlichen Typs um unterschiedliche Produkte, unterschiedliche Produktionsstufen, unterschiedliche Anlagen oder unterschiedliche Branchen handeln kann. Vorzugsweise werden ein oder mehrere der folgenden Berichte erstellt, beinhaltend, aber nicht beschränkt auf:

• % erkannte Fehler pro Gegenstand;
• Fehlerbericht beinhaltend Bilder des Gegenstandes, die zeigen, wo Fehler festgestellt wurden;
• % erkannte Fehler pro Fertigungsbereich;
• Anzahl der geprüften Gegenstände pro Zeitspanne;
• Personal vs. Gegenstand Fehlerbericht;
• % Fehler pro Schicht;
• % Fehler pro Fertigungstyp (beispielsweise Gießlinien vs. Formlinien);
• % Fehler pro Fehlertyp;
• Fehlerbericht pro Zeitspanne und Produktionsbereich;

Vorzugsweise werden eine oder mehrere der folgenden Analysen durchgeführt, die Folgendes beinhalten, jedoch nicht beschränkt sind auf:

• Ursachenanalyse von erkannten Fehlern;
• Prädiktive Wartungsanalyse - basierend auf der Erkennung von Trends bei Fehlern oder Abweichungen, die keine Fehler sind;
• Intensität von Fehlern - Analyse der Trends des zunehmenden Auftretens von Fehlern pro Zeitspanne;
• Signifikanz von Fehlern - Analyse von Trends der zunehmenden Auswirkung von Fehlern oder Abweichungen auf den produzierten Gegenstand;
• Analyse von Produktabweichungen vom Ideal, die keine Fehler sind, aber einen Trend zu abnehmender Qualität anzeigen;
• Analyse von Fehlerform, -fläche und -typ optional in Form einer Fehler- „Karte"
• Kosten des Fehlers - beispielsweise die Kosten für verworfene Gegenstände oder die Reparaturkosten für Gegenstände, die als fehlerhaft bestimmt wurden;
• Produktrückrufe und/oder latente Produktfehler vs. Fehler- und/oder Produktabweichungshistorienanalyse;
• Lieferantenanalyse, die Produktrohstofflieferanten vs. Fehler vergleicht;
• Beziehungsanalyse zwischen verschiedenen Produktionsstufen eines gleichen Gegenstandes.

Die Analyse oder Berichterstattung in Schritt 206 erfolgt vorzugsweise basierend auf einem oder mehreren aus:

• Periodisch für festgelegte Zeitspannen, die vorzugsweise unabhängig pro Analyse eingerichtet werden;
• Vom Bediener initiiert, wenn ein Bediener des DC AS 150 eine bestimmte Analyse oder einen Bericht definiert und initiiert;
• Analyse und/oder Berichterstellung pro Anzahl geprüfter Gegenstände, die durchgeführt werden, nachdem eine bestimmte Anzahl von Gegenständen von einer bestimmten VIA 110 oder einem bestimmten Fertigungsbereich 170 geprüft worden ist.

In Schritt 208 werden die Ergebnisse der Analysen und/oder Berichte von Schritt 206 in der DB 154 gespeichert und vorzugsweise auch über die DCAS UI 156 angezeigt. Optional werden die Ergebnisse an externe Systeme exportiert, wie z. B., aber nicht beschränkt auf den externen Monitor 60. Optional werden die Ergebnisse auf einem konfigurierbaren Dashboard angezeigt, das auf der DCAS UI 156 dargestellt wird. Optional erzeugen die Ergebnisse von Schritt 206 Warnungen, die auf der DCAS-Benutzeroberfläche 156 angezeigt oder einem Bediener des DCAS 150 mitgeteilt werden, z. B. über die Benachrichtigungs-Engine 158, die z. B., aber nicht beschränkt auf, Text- oder andere Nachrichten an ein Mobilgerät sendet. Ein nicht einschränkendes Beispiel für eine Warnmeldung ist „% Defekte in einem Produktionsbereich erkannt, die einen definierten Schwellenwert überschreiten“.
Bestimmte Merkmale der Erfindung, die der Übersichtlichkeit halber im Kontext einzelner Ausführungsformen beschrieben werden, können auch in Kombination in einer einzigen Ausführungsform vorgesehen sein. Umgekehrt können verschiedene Merkmale der Erfindung, die der Kürze halber im Kontext einer einzigen Ausführungsform beschrieben sind, auch separat oder in jeder geeigneten Unterkombination vorgesehen sein.
Obwohl die Erfindung in Verbindung mit bestimmten Ausführungsformen beschrieben wurde, ist es offensichtlich, dass viele Alternativen, Modifikationen und Variationen für den Fachmann in der Fachwelt offensichtlich sind. Dementsprechend ist es beabsichtigt, alle solche Alternativen, Modifikationen und Variationen, die in den Geist und den weiten Anwendungsbereich der beigefügten Ansprüche fallen zu begreifen.

Claims

Ein visuelles Prüfdatenerfassungs- und Analysesystem, umfassend: a. eine Vielzahl von visuellen Prüfvorrichtungen (VIA), die dazu eingerichtet sind, visuelle Prüfdaten in Bezug auf geprüfte Gegenstände zu prüfen und zu erfassen; und b. ein Datenerfassungs- und Analyseserver (DCAS), der dazu eingerichtet ist, die visuellen Prüfdaten von besagten mehreren VIAs zu empfangen und besagte empfangene Information zu analysieren, um eine Big-Data-Analyse zu bilden.
Das System nach Anspruch 1, wobei die VIAs dazu ausgebildet sind, Prüfaufgaben an besagten geprüften Gegenständen durchzuführen.
Das System nach Anspruch 1, wobei die geprüften Gegenstände unterschiedliche Typen von Gegenständen sind.
Das System nach Anspruch 3, wobei die Big Data-Analyse eine Kombination von Information bezüglich der verschiedenen Typen von Gegenständen umfasst.
Das System nach Anspruch 1 umfasst weiterhin einen Bildschirm, wobei besagter DCAS besagte Analyse auf besagtem Bildschirm ausgibt.
Das System nach Anspruch 1, wobei die visuellen Prüfdaten von jedem der besagten mehreren VIAs ausgewählt sind aus der Gruppe bestehend aus: a. Bild/er eines geprüften Gegenstandes; b. Aufzeichnung einer Entscheidung der VIA, ob ein Gegenstand einen Fehler aufweist; c. Bild der Fehler; d. Anzahl der Fehler; e. Aufzeichnungen von Abweichungen von guten Gegenstandsproben, die nicht signifikant genug sind um als Fehler gemeldet zu werden, aber auf Probleme in der Produktionslinie hinweisen können; f. eindeutige ID des Gegenstands; g. Anlagenarbeit/Auftrag; h. Chargen-ID; i. Personal, das für eine Produktionslinie oder Station verantwortlich ist; j. Produktionswerkzeug-ID; k. Name des Teils; 1. Seriennummer des Teils; m. Produktionswerkzeug-ID; und n. eine Kombination aus den oben genannten.
Das System nach Anspruch 1, wobei besagte visuelle Prüfdaten von einer VIA an besagten DCAS gemäß einem Timing übermittelt werden, das aus der Gruppe ausgewählt ist, bestehend aus: a. nach Prüfung jedes Gegenstandes durch jede VIA; b. nach Prüfung einer einstellbaren Anzahl von Gegenständen pro VIA; c. nach einer einstellbaren Zeitspanne pro VIA; d. basierend auf einem Terminplan; e. basierend auf einem Tageszeitplan; und f. eine Kombination aus den oben genannten.
Das System nach Anspruch 1, wobei besagte Analyse ausgewählt ist aus der Gruppe bestehend aus: a. Ursachenanalyse von erkannten Fehlern; b. Prädiktive Wartungsanalyse - basierend auf der Erkennung von Trends bei Fehlern oder Abweichungen, die keine Fehler sind; c. Intensität von Fehlern - Analyse der Trends des zunehmenden Auftretens von Fehlern pro Zeitspanne; d. Signifikanz von Fehlern - Analyse von Trends der zunehmenden Auswirkung von Fehlern oder Abweichungen auf den produzierten Gegenstand; e. Analyse von Produktabweichungen vom Ideal, die keine Fehler sind, aber einen Trend zu abnehmender Qualität anzeigen; f. Analyse von Fehlerform, Fläche und Fehlertyp; g. Kosten des Fehlers; h. Produktrückrufe und/oder latente Produktfehler vs. Fehler- und/oder Produktabweichungshistorienanalyse; i. Lieferantenanalyse, die Produktrohstofflieferanten vs. Fehler vergleicht; und j. Beziehungsanalyse zwischen verschiedenen Produktionsstufen eines gleichen Gegenstandes.
Das System nach Anspruch 1, wobei besagter DCAS ausgebildet ist, Berichte basierend auf empfangenen Prüfdaten auszugeben, wobei besagte Berichte ausgewählt sind aus der Gruppe bestehend aus: a. % erkannte Fehler pro Gegenstand; b. Fehlerbericht beinhaltend Bilder des Gegenstandes, die zeigen, wo Fehler festgestellt wurden; c. % erkannte Fehler pro Fertigungsbereich; d. Anzahl der geprüften Gegenstände pro Zeitspanne; e. Personal vs. Gegenstand Fehlerbericht; f. % Fehler pro Schicht; g. % Fehler pro Fertigungstyp; h. % Fehler pro Fehlertyp; i. Fehlerbericht pro Zeitspanne und Produktionsbereich; und j. einer Kombination aus den oben genannten.
Das System nach Anspruch 1, wobei besagter DCAS dazu eingerichtet ist, eine Aktivität auf einem oder mehreren VIAs zu initiieren, wobei besagte Aktivität ausgewählt ist aus der Gruppe bestehend aus: a. DCAS prüft den Betriebsstatus eines oder mehrerer VIAs; b. DCAS prüft die Softwareversion, die auf einer oder mehreren VIAs läuft; c. DCAS prüft den Sicherheitsstatus von einer oder mehreren VIAs; d. DCAS greift auf eine Echtzeitansicht der Prüfbilder von einer oder mehreren VIAs zu; e. DCAS fordert spezifische Daten von einem oder mehreren VIAs an; f. DCAS ändert Prüfung oder andere Einstellungen einer oder mehrerer VIAs; g. DCAS führt Software-Upgrades an einer oder mehreren VIAs durch; h. DCAS initiiert Prüfung, die von einer oder mehreren VIAs durchgeführt werden soll; i. DCAS ändert den Bereich von Interesse, der von einer oder mehreren VIAs geprüft werden soll; j. DCAS initiiert die erneute Prüfung von bereits geprüften Gegenständen; k. DCAS initiiert eine erneute Prüfung von bereits geprüften Gegenständen mit geänderten Prüfparametern; und 1. eine Kombination aus den oben genannten.
Das System nach Anspruch 1, wobei das DCAS dazu eingerichtet ist, besagte empfangenen visuelle Prüfdaten zu speichern.
Das System nach Anspruch 11, wobei besagte gespeicherte Prüfdaten durchsucht werden können.
Das System nach Anspruch 1, wobei besagter DCAS zur Ausgabe von Warnungen basierend auf besagter Analyse angepasst ist.
System nach Anspruch 11, wobei besagter DCAS dazu angepasst ist, Anwendungen von Drittanbietern auszuführen, die dazu angepasst sind, Analysen und Berichte basierend auf besagten gespeicherten Prüfdaten zu erstellen.
Ein visuelles Prüfdatenerfassungs- und Analysesystem, umfassend: a. eine Vielzahl von visuellen Prüfvorrichtungen (VIA), die dazu eingerichtet sind, visuelle Prüfdaten bezüglich der geprüften Gegenstände zu erfassen; und b. ein Datenerfassungs- und Analyseserver (DCAS), der über ein Kommunikationsnetzwerk mit der Vielzahl von VIAs kommuniziert und dazu eingerichtet ist, jede neu mit dem Netzwerk verbundene VIA zu registrieren.
Das System nach Anspruch 15, wobei der DCAS dazu eingerichtet ist, jede neu an das Netzwerk angeschlossene VIA unter einer eindeutigen Kennung zu registrieren.
Das System nach Anspruch 15, wobei der DCAS dazu eingerichtet ist, basierend auf der Registrierung jedes der mehreren VIAs eine oder mehrere unterschiedliche Aktionen durchzuführen, wobei die Aktionen ausgewählt sind aus: a. visuelle Prüfdaten erfassen; b. Zeiterfassung von Daten; c. erfasste Daten Speichern; d. erfasste Daten Analysieren; e. Berichte basierend auf den erfassten Daten ausgeben; und f. Aktivitäten in jeder VIA initiieren.