Machine Learning & Computer Vision

Maßgeschneiderte KI- und Bildverarbeitungssysteme für industrielle Qualitätskontrolle, Inline-Inspection und Produktionsüberwachung

  • Reduktion von Ausschuss
  • Prozessüberwachung & -automatisierung
  • Integration in bestehende Anlagen (REST API, OPC UA, SPS, Edge Devices)
  • Von Proof of Concept bis produktiver Betrieb
Kostenlose Erstanalyse anfragen

Was kann künstliche Intelligenz in der Produktion bewirken?

Git es diese Herausforderungen auch in Ihrer der Produktion?

Fehler werden zu spät erkannt

Manuelle Qualitätskontrolle ist langsam & fehleranfällig

Variabilität der Produkte überfordert klassische Systeme

Ungeplante Wartungsstillstände

Finden Sie Ihre Lösung!

Je nach Anwendung, Rahmenbedingungen und Zielstellung können klassische Bildverarbeitungsalgorithmen manchmal die bessere Lösung sein als KI-Methoden. Hier finden Sie eine kurze Gegenüberstellung der beiden Ansätze:

Kriterium

Klassische Bildverarbeitung

Machine Learning Ansatz

Datenbedarf

gering

hoch

Robustheit

gering (bei kleiner Variabilität)

hoch (abhängig von der Anwendung)

Erklärbarkeit

hoch

mittel

Setup Aufwand

gering

höher

Use Cases

feste Geometrien

Komplexe Muster / Defekte

Was sind neuronale Netze?

Neuronale Netze sind die Grundlage von intelligenten Computer Vision Modellen. Sie werden mit großen Datenmengen trainiert und können genutzt werden um Vorhersagen auf weiteren (neuen) Daten zu erstellen. In der Bildverarbeitung werden Bilddaten als Eingabeformat für die Netze verwendet, als Ausgabe wird dann eine Klassifizierung, Objektdetektion oder Bildmasken erwartet. Eine oftmals unterschätzte Alternative sind klassische Bildverarbeitungsalgorithmen zum Beispiel zur Kantendetektion oder um Qualitätsmängel anhand von Helligkeitsunterschieden im Bild zu identifizieren.

Klassifikation

Detektion

Segmentierung

In vielen Anwendungen kann eine Automatisierung mit neuronalen Netzen zu Qualitätskontrolle und Prozessüberwachung Ausschuss senken, Sicherheitsrisiken in der Produktion minimieren und Stillstandszeiten senken. Das spart Zeit, Kosten und Aufwand. Kontaktieren Sie mich gern – gemeinsam finden wir die beste Lösung für Ihre Anwendung!

Weitere Informationen

Unsere Zusammenarbeit – Ihr Ergebnis

Nachdem wir das Problem definiert haben lassen Sie mir ein paar Beispielaufnahmen oder Daten zukommen, ich entwickle darauf verschiedene Ansätze, die wir in einem nächsten Schritt gemeinsam besprechen.

Mit dieser iterativen Methode von Programmierung und Review nähern wir uns immer weiter einer passenden Lösung für Ihren Prozess an. Die gemeinsame Arbeit und die Absprachen stellen dabei sicher, dass die Software hinterher genau Ihren Vorstellungen und Anforderungen entspricht.

Klare Kommunikation

Individuelle Software

Gemeinsame Reviews

Für die Reviews können wir uns online treffen oder auch direkt bei Ihnen im Betrieb. Besonders wenn es um Fragen der Beleuchtung und Bildaufnahme geht, haben vor Ort Termine unschlagbare Vorteile. Wir können uns gemeinsam das Problem anschauen und überlegen wo welche Kameras, Lichtquellen oder andere Sensorik ergänzt werden muss. Für Softwareanpassungen und Diskussionen zum Layout der Oberfläche kann man auch wunderbar online Termine nutzen und sich dadurch Zeit und Stress sparen.

Sowohl Vor-Ort-Inbetriebnahme also auch Wissenstransfer und Schulung Ihres Teams vor Ort gehören selbstverständlich mit dazu, sprechen Sie mich gerne darauf an!

Am Ende ist es mir wichtig, dass Sie zufrieden sind mit der Lösung und immer eine Ansprechpartnerin für Bugs, Verbesserungen oder kurzfristigen Support haben. Ich freue mich langfristige Partnerschaften und spannende Herausforderungen!

Kostenloses Erstgespräch!

Häufige Fragen

Das Erstgespräch ist immer kostenlos! Eine Machbarkeitsstudie geht je nach Anforderung über 1-2 Wochen und kostet etwa 3.000€. Danach wissen Sie ob sich ein Computer Vision System für Ihre Anwendung lohnt und mit welchen Rahmenbedingungen entwickelt werden sollte. Die Kosten für ein Komplettsystem hängen stark vom Entwicklungsaufwand ab und beginnen bei 15.000€.

Es müssen ausreichend nutzbare Daten als Grundlage für ein Machine Learning oder Computer Vision System verfügbar sein. Alternativ können Methoden wie Daten Augmentierung, Simulationsdaten oder Transfer Learning genutzt werden.

Die meisten neuronalen Netze werden auf GPU (Grafikkarten) trainiert, laufen in der Produktion allerdings im Inference Mode auf CPUs oder spezialisierten Beschleunigern. Es ist also keine Anschaffung von speziellen Grafikkarten für den Betrieb von intelligenten Computer Vision Systemen notwendig. Die Infrastruktur für das Training ist im Preis bereits enthalten und durch optimierte Modelle wird die Lösung an die jeweilige Hardware angepasst.

Fertig entwicklete System können über Desktop-Anwendungen oder Web-Interfaces eingebunden werden. Außerdem ist eine Kommunikation über OPC UA oder TCP/IP Protokolle möglich, um einen smart factory Ansatz zu implementieren. Dashboards und reports fassen die Ergebnisse des Systems zusammen und stellen sie einheitlich für den Benutzer dar.