Seit kurzem ist eine neue Technologie im Nestlé Health Science Werk in Osthofen im Einsatz: Eine Kamera, die an künstliche Intelligenz gekoppelt ist, prüft, ob in verschiedenen Produkten ein Löffel zur Portionierung beiliegt oder nicht. Der transparente Löffel hebt sich nur schwer vom reflektierenden, metallischen Untergrund der Verpackungsdosen ab. Diese Herausforderung für menschliche Augen und gängige Kameralösungen ist ein Fortschritt in der automatisieren Prozesskontrolle.
Transparentes PP für bessere Recyclingfähigkeit
Nestlé Health Science hat farbige Löffel durch transparente Löffel ersetzt. Der Grund dafür: Polypropylen (PP) ohne Farbpigmente lässt sich besser sortieren und hochwertiger recyceln. Denn farbige Löffel werden in automatischen Sortieranlagen meist nicht oder nur schwer als wiederverwertbarer Kunststoff erkannt und dadurch der thermischen Verwertung zugeführt. Durch den Einsatz transparenter PP-Löffel wird die Sortier- und Recyclingfähigkeit erhöht. Ein Ziel, zu dem sich Nestlé verpflichtet hat und zu dem jede einzelne Verpackung beiträgt. So auch ein kleiner Löffel zur Portionierung der Produkte.
Künstliche Intelligenz zur Einhaltung der Qualitätsstandards
Was für Herausforderungen aus einer Umstellung auf transparentem Polypropylen entstehen, weiß Marcus Kauf, Ingenieur für Automatisierungstechnik im Nestlé Werk Osthofen: „Bei nur einer Dose kann das menschliche Auge relativ leicht erkennen, ob ein Löffel beigefügt wurde. Bei einer Abfüllgeschwindigkeit von 80 Dosen pro Minute ist dies nicht mehr fehlerfrei möglich. Zur Einhaltung unserer Qualitätsstandards ist aber eine Einzelprüfung zwingend gefordert.“
Gemeinsam mit der Firma SICK, einem der weltweit führenden Hersteller von intelligenter Sensorik, wurde eine neue automatisierte Prozesskontrolle für das Werk in Osthofen entwickelt. Während bei den farbigen Löffeln eine Kamera über die Anzahl von Farb-Pixeln auf die Präsenz eines Löffels schließen konnte, benötigen transparente Löffel für eine prozesssichere Erkennung eine neue Kameratechnik, die an künstliche Intelligenz gekoppelt ist.
Kameratechnik lernt über Bildunterschiede dazu
„Die Kameratechnik wurde mit eingespeicherten Beispielbildern „angelernt“, die das Endprodukt mit Löffeln und unterschiedlichen Positionen in der Verpackung zeigen,“ berichtet Klaus Keitel, strategischer Account Manager bei der Firma SICK. „In einer Cloud-Anwendung wird ein neuronales Netz mit diesen Bildern trainiert. Dieser Entscheidungsalgorithmus wird dann in das Kamera-System übertragen. Es ist dann in der Lage, die wesentlichen Bildunterschiede selbstständig zu erkennen.“
Die Kamera lernt mit jedem neuen Bild von jedem neuen Produkt dazu. Und ihr Lernpensum ist immens: im Werk Osthofen werden jeden Tag bis zu 45.000 Löffel zugepackt. Durch den Einsatz von Deep Learning in der Kontrolle wird ein Fehlen sofort bemerkt. So lässt sich mit künstlicher Intelligenz die Fehlerquote im Produktionsprozess reduzieren.
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Wo fehlt der Löffel? Für das menschliche Auge nur schwer erkennbar – für die Kameratechnik Deep Learning einfach: Sie lernt über Bildunterschiede und registriert transparente Löffel vor metallischem Hintergrund.