Computer Vision für automatisierte Qualitätskontrolle in Industriebäckereien

Überblick

Ein großes deutsches Lebensmittelunternehmen, das Industriebäckereien betreibt, nutzte Computer-Vision-Qualitätskontrolle zur Überwachung von Backwaren auf Produktionslinien. Das System umfasste bereits trainierte Erkennungsmodelle, jedoch musste die gesamte Pipeline modularer, leichter erweiterbar und zuverlässiger für die Produktverfolgung und -zählung werden.

Herausforderung

Die industrielle Backwarenproduktion ist schnelllebig und visuell komplex. In einem einzelnen Kamerabild können viele Brötchen, Brotlaibe oder andere Backwaren gleichzeitig sichtbar sein. Diese Produkte bewegen sich häufig dicht beieinander, überlappen sich teilweise oder verlassen das Sichtfeld der Kamera und kehren wieder in dieses zurück. Eine zuverlässige Produktzählung ist daher nicht allein durch die Erkennung in einem einzelnen Bild möglich.

Das System muss außerdem erkennen können, ob ein Produkt im aktuellen Frame dasselbe Produkt ist, das bereits in vorherigen Frames sichtbar war. Andernfalls könnte dasselbe Brötchen mehrfach oder gar nicht gezählt werden.

Unsere Lösung

iits-consulting hat Teile des bestehenden Computer-Vision-Frameworks des Kunden in eine modularere Struktur überführt. Dadurch wurde es dem Kundenteam erleichtert, einzelne Verarbeitungsmodule innerhalb ihres KI-Workflows zu erstellen, auszutauschen und zu erweitern.

Ein zentraler Bestandteil der Arbeit war die Verbesserung der bestehenden Produktverfolgungslogik. Backwaren, die von den vorhandenen Modellen erkannt wurden, wurden über mehrere Video-Frames hinweg verfolgt. Um Produkte konsistent zu zählen, wurde eine unsichtbare Zähllinie im Kamerabild definiert. Wenn ein verfolgtes Produkt diese Linie überquerte, wurde es einmal gezählt.

 
Die Tracking-Pipeline verwendete einen auf dem Kalman-Filter basierenden Ansatz, der überarbeitet und angepasst wurde, um die Bewegung vieler Backwaren durch das Bild besser zu verarbeiten. Der Fokus lag nicht auf dem Training neuer Erkennungsmodelle, sondern auf der Verbesserung der Struktur, Wartbarkeit und Zuverlässigkeit des bestehenden Tracking- und Zählworkflows.

Geschäftlicher Nutzen

Der Kunde verfügt nun über eine sauberere und modularere Computer-Vision-Pipeline zur Verfolgung und Zählung von Backwaren in Produktionslinienaufnahmen. Die verbesserte Struktur erleichtert die Anpassung des Frameworks, das Hinzufügen neuer Module und die langfristige Wartung des Systems. Die optimierte Tracking-Logik bietet zudem eine stabilere Grundlage für die Produktzählung und die durchsatzbezogene Produktionsüberwachung.