KI-basierte Bildverarbeitung für die industrielle Qualitätskontrolle

Robuste Bildverarbeitungslösungen für komplexe und variierende Produktionsumgebungen

Automatisieren Sie Qualitätskontrolle und visuelle Inspektion –
reduzieren Sie Ausschuss, steigern Sie Effizienz und entlasten Sie Ihre Prozesse.

Fehler automatisch erkennen
Prozesse mit Deep Learning in Echtzeit überwachen
Bestehende Systeme optimieren
Industrielle Inspektion automatisiere
Nahtlose Integration in vorhandene IT-Landschaft

Erkennung von 3 Muttern auf einem rostigen Hintergrund

Ich bin spezialisiert auf Computer Vision für industrielle Anwendungen und unterstütze Sie von der Machbarkeitsanalyse bis zur produktiven Integration!

Use Case prüfen lassen!

Typische Anwendungsfälle

Qualitätskontrolle

Erkennung von iO/niO Zuständen in Produktionslinien (Klassifizierung)

Fehlererkennung

Identifikation von Defekten, Kratzern oder Abweichungen (Objekterkennung)

Prozessüberwachung

Kontinuierliche visuelle Analyse zur Prozessoptimierung

Lösungen

Visuelle Inspektionssysteme

Anomalieerkennung

Datenpipeline & Integration

KI-gestütze Systeme zur automatisierten Bewertung von Bauteilen

Erkennung unbekannter Fehler ohne umfangreiche Trainingsdaten

Verarbeitung, Speicherung und Integration in bestehende Systeme

Ergebnisse & Nutzen

98%

Mögliche Erkennungsgenauigkeit je nach Anwendung

Echtzeit

Hardwareabhängige Echtzeitüberwachung

-30%

Typische Reduktion der Ausschussrate dank automatisierter Inspektion

Technische Integration

Plattformen

Windows (Standalone oder Produktions-PCs)
Linux (Server, Edge Devices)
macOS

Frameworks

PyTorch / TensorFlow zur KI-Bildverarbeitung (Deep Learning)
scikit-learn für Machine Learning Modelle
ONNX für plattformübergreifende Inferenz
Opencv für die klassischen Algorithmen

Vorgehen

Analyse

Bewertung des Use Cases und der Datenbasis

Proof of Concept

Entwicklung und Validierung eines ersten Modells

Optimierung

Kontinuierliche Verbesserung bis definerte Testfälle erfolgreich abgeschlossen sind

Integration

Einbindung in bestehende Systeme und Prozesse

Häufige Fragen

KI-basierte Qualitätskontrolle nutzt Computer Vision und Machine Learning, um Defekte automatisch zu erkennen und Produktionsprozesse zu überwachen.

Wenn die Variabilität in den Daten hoch ist oder klassische Algorithmen nicht alle Fälle erkennen.

Die Menge an benötigten Daten ist immer abhängig vom Use Case. Mit Techniken wie Augmentierung oder Transfer Learning reicht bereits ein sehr kleiner Datensatz aus.

Ja, eine Integration in bestehende Systeme ist oft möglich. Alternativ kann ein Standalone-System entwickelt werden.

Typischerweise dauert es 2-3 Wochen für einen Proof of Concept, je nach Anwendung kann die Bearbeitungszeit aber auch schwanken.