KI-basierte Bildanalysen

KI-basierte Bildanalysen ermöglichen eine präzise und automatisierte Erkennung von Fertigungsfehlern in Echtzeit, wodurch Qualitätskontrollen deutlich effizienter werden. Durch die direkte Integration der KI in die Bilderfassung können Abweichungen sofort identifiziert und Korrekturmaßnahmen schneller eingeleitet werden.

Qualitätssicherung der Zukunft im Maschinenbau

Maschinen erkennen den Unterschied.

Ihre Maschinen erkennen in Sekundenschnelle, ob ein Defekt schwerwiegend ist oder nur oberflächlich.
Mit KI-gestützter Bildanalyse wird diese Vorstellung Wirklichkeit.

Echte Fehler oder nur Schmutz?

Die Technologie erkennt den Unterschied zuverlässig.
Früher wurde oft zu vorsichtig aussortiert. Heute spart man Material, Zeit und Nerven.

Mehr Fokus für den Menschen.

Die KI übernimmt einfache Routinen.
Das Fachpersonal kann sich auf anspruchsvollere Aufgaben konzentrieren. Die Technologie unterstützt dabei, ersetzt aber nicht.

Ein klarer Vorteil für den Mittelstand.

Vor allem kleinere Betriebe profitieren.
Sie produzieren mit weniger Ausschuss, höherer Effizienz und besserer Qualität.

Maschinen erkennen den Unterschied

Ihre Maschinen erkennen in Sekundenschnelle, ob ein Defekt schwerwiegend ist oder nur oberflächlich.
Mit KI-gestützter Bildanalyse wird diese Vorstellung Wirklichkeit.

Echte Fehler oder nur Schmutz?

Die Technologie erkennt den Unterschied zuverlässig.
Früher wurde oft zu vorsichtig aussortiert. Heute spart man Material, Zeit und Nerven.

Mehr Fokus für den Menschen

Die KI übernimmt einfache Routinen.
Das Fachpersonal kann sich auf anspruchsvollere Aufgaben konzentrieren. Die Technologie unterstützt dabei, ersetzt aber nicht.

Ein klarer Vorteil für den Mittelstand.

Vor allem kleinere Betriebe profitieren.
Sie produzieren mit weniger Ausschuss, höherer Effizienz und besserer Qualität.

Herausforderungen KI-basierter Bildanalyse

Engpass Daten: Warum KI oft an der Verfügbarkeit scheitert

Prof. Dr. Gunther Gust,
Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik und künstliche Intelligenz in Unternehmen

In der Praxis ist es oft schwierig, genügend hochwertige Bilddaten für das Training einer KI zu erhalten. Besonders Aufnahmen von fehlerhaften Produkten sind rar, da solche Fehler nur selten auftreten.
Ohne diese entscheidenden Beispiele kann die KI jedoch nicht zuverlässig lernen, zwischen gut und schlecht zu unterscheiden.

Mehr als nur Datenmangel: Diese Herausforderungen muss die KI-Bildanalyse meistern

Datenqualität

Unschärfe, Schatten oder Reflexionen können bereits kleine Störungen verursachen, die Bilder für das Training unbrauchbar machen.

Markieraufwand

Damit die KI mit Bildern arbeiten kann, müssen diese zuvor manuell gekennzeichnet werden. Das ist zeitaufwendig und braucht Erfahrung.

Generalisierbarkeit

Modelle funktionieren oft nur in exakt der Umgebung, in der sie trainiert wurden.

Echtzeitfähigkeit

In der Produktion zählt jede Sekunde. Künstliche Intelligenz muss daher äußerst schnell und zuverlässig arbeiten.

KI ist kein Ziel – sondern ein gemeinsamer Weg.

– Gemeinsam mit KI-Regio zur individuellen Lösung

Der Weg zur KI- Lösung

Wissensaufbau
KI-Grundlagen, Schulungen und Workshops schaffen ein Verständnis dafür, was künstliche Intelligenz im eigenen Unternehmen leisten kann.

Prozesse analysieren
Gemeinsam mit KI-Regio werden passende Prozesse im Unternehmen identifiziert. Dabei steht die wirtschaftliche Sinnhaftigkeit im Mittelpunkt.

Technologien prüfen
Es wird geprüft, welche technischen Lösungen geeignet sind. Dazu zählen zum Beispiel Bilderkennung oder Prognoseverfahren. Die Auswahl richtet sich nach der vorhandenen Infrastruktur.

Prototyp entwickeln
In kleinen, realen Szenarien wird ein KI-Prototyp getestet. Das schafft Erfahrungswerte und Vertrauen in die Technologie.

Einführung begleiten
Das Team wird bei der Umsetzung praxisnah unterstützt. Die Begleitung umfasst sowohl die technische Integration als auch Schulungen für Mitarbeitende.

KI-Lösung etabliert
Das System ist produktiv im Einsatz. Die Lösung ist skalierbar und wird kontinuierlich weiterentwickelt.

Vision4Quality
Ein Umsetzungsweg für regionale KMUs

Wie kann Künstliche Intelligenz in der Praxis helfen, Qualität messbar zu sichern? Das Unternehmen Vision4Quality zeigt anhand eines KI-gestützten Prüf- und Assistenzsystems, wie Innovation auch ohne Programmierkenntnisse gelingt. Die Lösung ist einfach, flexibel und direkt am Arbeitsplatz anwendbar.

Keyfacts zur KI ModPCB

100 % Kontrolle

Jede Baugruppe wird automatisch geprüft, zuverlässig & fehlerfrei.

Intuitive
Touch-Oberfläche

Bedienung und Einrichtung erfolgen direkt über einen Monitor.

Langfristige Auswertung

Bedienung und Einrichtung erfolgen direkt über einen Monitor.

KI-gestützte Bildverarbeitung

Das System erkennt Komponenten und kontrolliert deren Ausführung.

ModPCB-Prüfstation von Vision4Quality

Kompakte Bauweise
passt an jeden Arbeitsplatz

Integrierte Kamera & Touchscreen zentrale Steuerung & visuelle Kontrolle

Keine Programmierkenntnisse nötig
einfache Einrichtung dank NoCode-Ansatz

Flexibel einsetzbar
verschiedene Prüfprogramme & Anwendungen

So prüft Vision4Quality

I Bauteil wird erkannt

Das Bauteil wird in die Prüfstation eingelegt.
Die Kamera startet automatisch eine Aufnahme.
Erste Merkmale wie Stecker, Kabel oder Formen werden analysiert.

So prüft Vision4Quality

II Identifikation durch KI

Die KI prüft, ob das richtige Bauteil eingelegt wurde.
Gleichzeitig werden erste visuelle Eigenschaften kontrolliert.
Nur bei Übereinstimmung läuft die Prüfung weiter.

So prüft Vision4Quality

III Abgleich mit Vorgabe

Aufgenommene Merkmale werden mit Sollwerten verglichen.
Schon kleinste Abweichungen wie fehlende Teile erkennt die KI.
Auffälligkeiten werden automatisch hervorgehoben.

So prüft Vision4Quality

IV Prüfung abgeschlossen

Die Bedienperson bestätigt das Ergebnis am Touchscreen.
Alle Prüfdaten werden gespeichert und stehen zur weiteren Nutzung bereit.
Die Prüfung kann bei Bedarf erneut durchgeführt werden.

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