So funktioniert künstliche Intelligenz in der industriellen Bildverarbeitung
Künstliche Intelligenz (KI) eröffnet völlig neue Möglichkeiten in der automatisierten Qualitätskontrolle – insbesondere dort, wo klassische Bildverarbeitung an ihre Grenzen stößt. Bei visicontrol setzen wir KI gezielt ein, um Oberflächenfehler intelligenter, flexibler und effizienter zu erkennen. Der Schlüssel dazu liegt in einem datenbasierten Lernprozess:
Durch das sorgfältige Markieren (Labeling) realer Fehlerbilder lernt die KI, relevante Abweichungen zu identifizieren und systematisch einzuordnen.
Auf dieser Grundlage haben wir drei leistungsstarke KI-Modelle entwickelt, die sich in der Praxis besonders bewährt haben, sie bilden das Herzstück unserer intelligenten Prüfsysteme.
1. Segmentierungsmodell
Das System lernt, Fehlerbereiche exakt zu lokalisieren und abzugrenzen. Auf Basis dieser Markierungen kann es ähnliche Fehler auf neuen Prüfteilen präzise erkennen. Dank der markierten Referenzdaten kann es ähnliche Fehlerbilder auch bei neuen Teilen mit hoher Genauigkeit identifizieren.
2. Anomalie-Erkennungsmodell
Anhand vieler fehlerfreier Bauteile entwickelt die KI ein klares Verständnis davon, wie ein „gutes Teil“ aussieht. Dadurch ist sie in der Lage, auch ungewöhnliche oder neue Abweichungen zu identifizieren, selbst wenn diese vorher nicht definiert wurden – ideal bei unvorhersehbaren Fehlern.
3. Klassifizierungsmodell
Durch das gezielte Training mit Beispielen lernt die KI, Bauteile verlässlich als fehlerhaft oder fehlerfrei zu klassifizieren. Besonders bei klar trennbaren Fehlerbildern bietet dieses Modell einen hohen Erkennungsgrad und ist äußerst effizient im Serienbetrieb.
Ein adaptives System mit echtem Mehrwert:
Die drei vorgestellten Modelle bilden gemeinsam ein lernfähiges, adaptives Prüfsystem, das sich kontinuierlich weiterentwickelt und flexibel an neue Prüfanforderungen anpassen lässt. Damit bietet visicontrol eine zukunftssichere Lösung für höchste Qualitätsansprüche, besonders in variantenreichen Produktionsumgebungen.
🔧 Technologischer Überblick: Künstliche Intelligenz in der Bildverarbeitung
- Edge-Computing: Daten werden lokal verarbeitet – das sorgt für maximale Datensicherheit
- Modulare Integration: Die KI lässt sich vollständig in bestehende visiSort-Systeme einbinden
- Hybrider Ansatz: Kombination aus bewährter Bildverarbeitung und moderner KI-Technologie
- Effizientes Labeling: Einsatz leistungsfähiger Tools zur präzisen Fehlerannotation
- Hohe Reproduzierbarkeit: Verlässliche Ergebnisse – unabhängig von Lage oder Beleuchtung
📈 Wirtschaftlicher Nutzen für unsere Kunden
Zukunftssicherheit: Die KI entwickelt sich mit jeder neuen Datenbasis weiter und bleibt lernfähig
Zeitersparnis: Der Aufwand für Regeldefinitionen und Programmierung wird deutlich reduziert
Skalierbarkeit: Einmal trainierte Modelle lassen sich problemlos auf neue Projekte übertragen
Kostenoptimierung: Besonders wirtschaftlich bei variantenreichen Teilen und mittleren Stückzahlen