7. 💡 Qualitätskontrolle mit Teachable Machine

Erstellen eines Bildprojekts mit Teachable Machine 

In diesem kurzen Tutorial zeigen wir Ihnen, wie Teachable Machine genutzt werden kann, um einen einfachen Algorithmus zur Klassifikation von Gut- und Schlechtteilen vorzunehmen. Als Beispiel verwenden wir kleine Carbon-Schiffchen. Anhand der Faserstruktur erkennen wir, ob es sich bei einem gegebenen Teil um ein Gutteil (rechts) oder ein Schlechtteil (links) handelt. Lesen Sie erst diesen Guide und probieren dann gerne selbst einmal aus, was sich mit dem Tool erreichen lässt!


Bild: Schiffchen aus Carbon - links ein mangelhaft umwickeltes Objekt, rechts der Soll-Zustand.

  1. Klicken Sie auf Bildprojekt.  



  1. Wählen Sie anschließend Modell mit Standardbildern aus. 
    Nun öffnet sich die Modellansicht.  

 
Sie haben jetzt die Möglichkeit, die Klassen (anfangs mit Class 1 und Class 2) betitelt umzubenennen und neue Klassen hinzuzufügen. 

  1. Fügen Sie nun für jede Klasse Beispieldaten hinzu. Dies geht über einen einfachen Upload oder die Webcam. In unserem Fall verwenden wir die Webcam. 

    Wenn Sie die Webcam nutzen, können Sie den Aufnahmeknopf gedrückt halten, um mehrere Bilder aufzunehmen. Um das Modell robuster zu gestalten, rotieren wir die Gut- und Schlechtteile.      

  1. Sobald genügend Trainingsbilder aufgenommen wurden, klicken Sie auf Modell trainieren.  

    Abhängig von der Anzahl der Trainingsbilder, lernt das Modell nun in kurzer Zeit, die Muster in den Daten zu erkennen.      

 

  1. Anschließend kann das Modell verwendet werden. Im Vorschaumodus können Sie ausprobieren, ob sich Ihr Modell wie gewünscht verhält. 

    In unserem Beispiel erkennt das Modell beschädigte Bauteile sehr gut:     


  1. Zuletzt können Sie Ihr Modell noch exportieren, um es in weiteren Projekten einzusetzen. Eine detaillierte Beschreibung zum Exportieren und Speichern des Modells finden Sie hier: 

    .

    Bedenken Sie, dass Ihre Trainingsbilder beim reinen Export des Modells nicht gespeichert werden.     


Aufgabe: 

Trainieren Sie mit Teachable Machine Ihr eigenes Modell. Überlegen Sie, in welchen Bereichen in Ihrem Betrieb, eine kameragestützte Qualitätssicherung Sinn ergeben würde. Was muss dabei beachtet werden?