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Qualitätskontrolle mit künstlicher Intelligenz (KI)
Maschinelles Sehen ist schon seit längerem ein fester Bestandteil der Automatisierung und viele Prozesse laufen ohne die optischen Helfer nicht mehr.
Allerdings sind diese Systeme i.d.R. sehr statisch und empfindlich gegen Umwelteinflüsse wie z.B. Materialbeschaffenheit, Licht- oder perspektivische Veränderungen. Auch Veränderungen der Bauteilform oder des Hintergrundes können bei diesen Systemen zu Fehlern führen.
In Anbetracht zunehmender Variantenvielfalt und immer flexibleren Prozessen geraten statische Systeme oft an ihre Grenzen oder sind nur mit erhöhtem Aufwand umsetzbar. Daher finden zunehmend Lösungen unter der Verwendung von „Deep Learning“ ihren Weg in die Industrie.
Deep Learning bezeichnet die Verwendung des maschinellen Lernens unter der Verwendung von künstlichen neuronalen Netzen.
Klassische Einsatzgebiete von neuronalen Netzen sind:
- Klassifizieren und Erkennen von kosmetischen Qualitätsmerkmalen
- Bauteilklassifizierung
- Montageprüfungen
- Objekterkennung
- Qualitätskontrollen
- OCR (Optical Character Recognition) bzw. Texterkennung
Wir bieten:
Direkte Integration von KI-Systemen in unseren Anlagen. Entweder zur Qualitätskontrolle der Bauteile oder zur Lagekontrolle, sowie Zählung oder Klassifizierung von Bauteilen.
Das System kann mit diversen Optionen auf den jeweiligen Anwendungsfall abgestimmt werden. Z.B. kann die Visualisierung wahlweise in die HMI, in den vorhandenen Standard eingebunden oder als Webapplikation ausgeführt werden und ist somit von angemeldeten, verifizierten Geräten im Netzwerk einsehbar.
Kooperation zu diesem Thema mit Capgemini sehen Sie hier:
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