
Visuelle Inspektion
Effiziensteigerung Ihrer Qualitätskontrolle durch KI-basierte Sichtprüfung!
Was wir tun
Die KI-basierte Fehlererkennung oder -klassifizierung ist eine Weiterentwicklung der automatisierten Bildverarbeitung. Sie verwendet eine Unterart des maschinellen Lernens, welches als Deep Learning bezeichnet wird. Wie ein menschliches Auge erfassen KI-basierte visuelle Inspektionslösungen ein Bild und verarbeiten es. Das System lernt anhand von Beispielen und kann spezifische Merkmale und Anomalien unterscheiden.
Aufgrund seiner sich wiederholenden Natur ist die Sichtprüfung durch Menschen fehleranfällig. Der Vorteil eines KI-basierten Systems ist die Zuverlässigkeit und hohe Genauigkeit. Darüber hinaus können diese Systeme den Menschen bei der Entscheidungsfindung unterstützen und dadurch Zeit, Kosten und Sicherheitsrisiken reduzieren.

SUCCESS STORY
KI-basierte Sichtprüfung für Industrieteile
Unser Kunde ist ein internationaler Automobilzulieferer, der verschiedene Autokomponenten herstellt. Fertigungsunternehmen, insbesondere Automobilzulieferer, müssen sehr hohe Qualitätsstandards erfüllen. In diesem Anwendungsfall haben wir die Effizienz des visuellen Qualitätskontrolle von Metallkomponenten am Ende der Produktionslinie verbessert.
Herausforderung
Der Kunde verwendet modernste visuelle Inspektionsgeräte zur Endkontrolle des Produkts in einer Fertigungsstraße mit sehr hohem Output. Das System kann Qualitätsprobleme wie fehlenden Klebstoff oder Fehlausrichtungen erkennen. Obwohl die aktuelle Inspektionslösung Probleme sehr gut erkennt, weist sie auch eine hohe Pseudoabfallrate auf. Daher müssen Qualitätsprüfer immer noch eine große Anzahl von Produkten manuell prüfen. Das volle Effizienzpotential des Systems wird nicht ausgenützt.
Lösung
Unsere KI-basierte visuelle Inspektion verwendet Bilder von Industriekameras und erkennt Fehler an Bauteilen mithilfe eines sogenannten semi-supervised Ansatzes. Dies bedeutet, dass zum Trainieren des Modells nur eine minimale Anzahl von beschrifteten Bildern erforderlich ist. Das Modell verarbeitet Bilder in Echtzeit und klassifiziert zwischen guten und schlechten Teilen. Darüber hinaus kann das System auch verschiedene Arten von Fehlern lernen, um noch genauer zwischen Typen zu klassifizieren.
Ergebnis
Das System unterstützt die Qualitätskontrolle und könnte die Pseudoabfallrate auf ein Minimum reduzieren. Das spart nicht nur Zeit für die Qualitätsprüfer, sondern macht die Produktionslinie effizienter und kostengünstiger.
Der Prozess
Zusammen mit craftworks definierte der Automobilzulieferer den spezifischen Anwendungsfall sowie die Software- und Hardwareanforderungen. Anschließend wurde die Lösung in mehreren Phasen entwickelt. Zunächst wurde die Machbarkeit des Projekts durch die Erstellung einer Bildvorverarbeitungs-Pipeline bewertet, und ein einfaches Modell, das eine Grundlage für die weitere Optimierung und Entwicklung darstellte, trainiert. In der zweiten Phase wurde das Modell weiterentwickelt. Die Lösung verwendet einen semi-supervised Lernansatz, was bedeutet, dass im Kern ein Ansatz zur Erkennung von Anomalien verwendet wird. Darüber hinaus werden einige vom Menschen markierte Bilder verwendet, um diese Anomalien zu validieren. Nach mehreren Tests in der Produktion war das Modell bereit für eine weitere Optimierung und kontinuierliche Verbesserung von Leistung und Genauigkeit.
Weitere Success Stories

Ertragsvorhersage mit künstlicher Intelligenz
Vorhersage des Ertrags von Weizenfeldern anhand von Probenbildern am Boden, zwei Wochen vor der Ernte.

Reduzierter Pseudoschrott durch Computer Vision
Durch Automatisierung und vorausschauende Wartung

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Wie Sie mit uns zusammenarbeiten können…
Beratung
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Eine Auswahl unserer Industriellen KI-Kunden




































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