DOSP-VHR-001195 | Machine Vision for Quality Control

Het TETRA-project MV4QC wil de implementatie van machinevisietechnieken voor kwaliteitscontroles bij ondernemingen versnellen. Dit door de beschikbare kennis en innovatieve technologie hieromtrent samen te brengen, te structureren en op een gangbare en pragmatische manier aan te reiken aan de ondernemingen uit de doelgroep. Dit moet hen toelaten om te bepalen welke hardware en software er nodig zijn voor het uitwerken van hun beoogde toepassingen die zullen zorgen voor het oplossen van hun problemen.

Dit project richt zich op een heel brede doelgroep van zowel grote als kleine vooral niet O&O-intensieve ondernemingen uit heel diverse sectoren, gezien het transversale belang van kwaliteitscontrole. De procesindustrie, maakbedrijven, industriële automatiseringsbedrijven, machinebouwers, consultancybureaus, land- en tuinbouwbedrijven, onderzoeksinstellingen, enz. omvatten meer dan 500 ondernemingen waaronder heel wat kmo’s die aangewezen zijn op de steun van kennisinstellingen en projecten als deze om te kunnen innoveren.

Via overzichtsrapporten, laagdrempelige workshops, verdiepende seminaries en de uitwerking van demonstratoren ter validatie, heeft MV4QC het potentieel een belangrijk aantal ondernemingen in Vlaanderen te bereiken. Er wordt geschat dat zeker 50% van deze ondernemingen rechtstreeks baat hebben bij de resultaten uit dit project in een tijdspanne tot 2 jaar na het project.

Het project Machine Vision for Quality Control (MV4QC) richtte zich op de ontwikkeling en toepassing van innovatieve machinevisietechnieken voor kwaliteitscontrole in diverse industriële sectoren. Het werd uitgevoerd door KU Leuven en VIVES en liep van oktober 2022 tot september 2024. Het hoofddoel was het versnellen van de implementatie van machinevisieoplossingen door bestaande kennis te bundelen, nieuwe technieken te ontwikkelen en deze op een toegankelijke manier aan te bieden aan ondernemingen, variërend van grote bedrijven tot kleine ondernemingen met beperkte onderzoekscapaciteit.

Tijdens het project werden verschillende kernactiviteiten gerealiseerd. Er werd een uitgebreide cursus ontwikkeld, samen met interactieve Jupyter-notebooks, waarmee bedrijven en studenten praktische kennis konden opdoen over machinevisie. Deze cursus werd tevens ingezet in onderwijsprogramma’s en bij workshops. Naast het theoretische kader werden zes industriële use-cases uitgewerkt, waaronder defectdetectie op vlakke platen, vetgehaltebepaling van donuts en vislengte-analyse. Voor elk van deze cases werden prototypes en praktische toepassingen ontwikkeld in nauwe samenwerking met technologie-integratoren en de betrokken bedrijven.

Daarnaast werden twee demonstratoren gebouwd: een industriële opstelling en een datagedreven systeem. Deze opstellingen werden gebruikt om bedrijven de mogelijkheden van machinevisie te tonen en dienen ook als educatieve hulpmiddelen binnen onderzoeks- en opleidingsprogramma’s.

De kennis en resultaten werden breed gedeeld via diverse initiatieven. Er werden succesvolle workshops en masterclasses georganiseerd, waarin de basisprincipes van machinevisie werden toegelicht en deelnemers konden kennismaken met zowel hardware- als softwareaspecten. Tijdens het slot-symposium werden de projectresultaten uitgebreid gepresenteerd, inclusief demonstraties en een keynote van een expert op het gebied van multispectrale beeldvorming. De combinatie van theoretische sessies, praktijkvoorbeelden en netwerkmomenten zorgde voor een sterke betrokkenheid van meer dan 70 ondernemingen.

Naast kennisdeling werd ook aandacht besteed aan de economische evaluatie van de ontwikkelde oplossingen. Voor elk van de use-cases werd een gedetailleerde kosten-batenanalyse uitgevoerd. De resultaten toonden aan dat machinevisiesystemen niet alleen bijdragen aan verbeterde productkwaliteit, maar ook zorgen voor lagere kosten en verhoogde efficiëntie. Bedrijven rapporteerden bovendien een significante reductie van productiefouten en afval.

Het project heeft niet alleen zijn doelstellingen behaald, maar ook de basis gelegd voor vervolgtrajecten. Enkele bedrijven hebben aangegeven verder te willen werken aan de implementatie van machinevisietechnieken in hun bedrijfsprocessen. Bovendien werden nieuwe innovatieprojecten gestart, zoals een Flanders Make project en ICON Blauwe Cluster project, waarin de opgedane kennis en ervaring verder worden toegepast.

Met het MV4QC-project heeft Vlaanderen een belangrijke stap gezet richting de integratie van machinevisie in industriële kwaliteitscontrole, wat zowel de technologische vooruitgang als de economische competitiviteit van de regio ten goede komt. Meer informatie over het project en de resultaten is te vinden op mv4qc.be.