Ihre Fertigungslinie kann sich keine Fehler leisten. Das“Null-Fehler„Ein Ziel ist nicht nur ein Slogan, es geht darum, wie du überlebst. Die Technologie für eine hundertprozentige Qualitätssicherung ist endlich da. Wir haben einfache Pass/Fail-Sensoren hinter uns gelassen.
Der 2025-Standard für Bildverarbeitungssysteme für die Qualitätsprüfung dreht sich alles um KI in der Fertigung und 3D-Bildverarbeitungssysteme. Diese neuen Systeme finden Fehler nicht nur, sie verhindern sie auch. Diese neue Ära nutzt Deep Learning-Qualitätskontrolle, um dies zu erreichen.
In diesem Leitfaden werden die 7 besten Bildverarbeitungssysteme für die Qualitätsprüfung vorgestellt, die für diesen Wandel maßgeblich sind. Wenn Sie die Erkennung schwerwiegender Mängel benötigen, sind Sie hier richtig.
Die 7 besten Bildverarbeitungssysteme für die Qualitätsprüfung im Jahr 2025
Das „beste“ Bildverarbeitungssystem für die Qualitätsprüfung hängt wirklich von Ihrer spezifischen Aufgabe ab. Wir haben die wichtigsten Akteure des Jahres 2025 anhand ihrer Kernstärken aufgeschlüsselt.
Beginnen wir mit einem Unternehmen, das eine völlig neue Philosophie der Qualitätssicherung vertritt.
1. Jidoka Technologies (am besten für KI-gesteuerte Autonomisierung)
Überblick: Jidoka Technologies gilt“Autonomisierung„(Automatisierung mit menschlichem Touch) bis hin zur Qualitätssicherung, auf die wir vertrauen 48+ Kunden weltweit. Ihr“Kompass„KI in der Fertigungsplattform findet nicht nur Fehler, es handelt sich um ein Deep-Learning-Qualitätskontrollsystem, das die Produktionslinie stoppt und den Bedienern hilft, die eigentliche Ursache zu beheben.
Kernstärken und Hauptmerkmale:
- Hardwareunabhängige KI: Die Softwareplattform „Kompass“ ist flexibel und kann Kameras und Hardware anderer Top-Marken mit Strom versorgen.
- Schnelle Erkennung von Anomalien: Verwendet eine Deep-Learning-Qualitätskontrolle, die an „guten“ Teilen trainiert, um unbekannte Fehler zu finden. Es ist bewiesen mit Über 100 erfolgreiche Implementierungen und kann mit hoher Geschwindigkeit inspizieren bis zu 12.000 Teile pro Minute.
- Schwerpunkt Prozessverbesserung: Dieses Bildverarbeitungssystem für die Qualitätsprüfung liefert Daten für die Ursachenanalyse und hilft so, zukünftige Fehler zu vermeiden und nicht nur aktuelle zu erkennen.
Am besten geeignet für: Hersteller, die eine echte, KI-gestützte Prozessverbesserungskultur einführen wollen.
Die Industrie bedient: Automobilindustrie, FMCG, Lagerhaltung und Logistik, Pharmazeutika, Elektronik, allgemeine Fertigung
2. Cognex (Am besten für All-in-One AI Power)
Überblick: Cognex bleibt eine dominierende Kraft in der industriellen Bildverarbeitung. Ihre In-Sight-Serie ist der Goldstandard für die Inspektion mit intelligenten Kameras. Ihr Hauptvorteil für 2025 ist die Einbettung einer leistungsstarken Deep-Learning-Qualitätskontrollsoftware (ViDi) direkt auf die Kamera, was es zu einem echten All-in-One-Bildverarbeitungssystem für die Qualitätsprüfung macht.
Kernstärken und Hauptmerkmale:
- KI auf der Kamera: Führt fortschrittliche Deep-Learning-Tools zur Qualitätskontrolle (ViDi) direkt auf dem Gerät aus, z. B. auf den In-Sight 3800- und D900-Serien.
- Bereitstellung ohne PC: Dieses eigenständige Smart-Kamera-Inspektionssystem macht einen separaten PC überflüssig und vereinfacht die Einrichtung in Ihrem industriellen Automatisierungslayout.
- Hochgeschwindigkeitsanwendungen: Konzipiert für komplexe Defekterkennung, Montageverifizierung und optische Zeichenerkennung (OCR) bei voller Geschwindigkeit der Produktionslinie.
Am besten geeignet für: Einsatz leistungsstarker, schneller KI in der Fertigung ohne die Komplexität eines PCs.
Die Industrie bedient: Automobilindustrie, Elektronik, Logistik, Lebensmittel und Getränke, Pharmazeutik, Medizinprodukte
3. Keyence (am besten für einfache Bedienung und schlüsselfertige Einrichtung)
Überblick: Keyence ist der Meister des All-in-One-Geräts.“es funktioniert einfach„Bildverarbeitungssystem für die Qualitätsprüfung. Ihre IV3 und CV-X-Serie sind berühmt dafür, dass sie in wenigen Minuten eingerichtet sind. Ihre KI-Werkzeuge in der Fertigung sind auf Einfachheit, Zuverlässigkeit und sofortige Ergebnisse bei der Fehlererkennung ausgelegt.
Kernstärken und Hauptmerkmale:
- KI-Setup in 1 Minute: Das IV3-Smartkamera-Inspektionssystem verfügt über eine KI, die Beleuchtung und Fokus automatisch konfiguriert. Bediener können es für die Erkennung von Defekten schulen, indem sie einfach einen Fehler registrieren.“OK„und eins“NG„(No-Guter) Teil.
- Intuitive Software: Die leistungsstärkere CV-X-Serie verwendet symbolgesteuerte, interaktive Menüs. Dies führt den Bediener Schritt für Schritt durch die Einrichtung, sodass keine tiefgreifenden Programmierkenntnisse erforderlich sind.
- Zuverlässigkeit in einem: Diese Bildverarbeitungssysteme für die Qualitätsprüfung sind komplette, schlüsselfertige Pakete. Sie sind so gebaut, dass sie in der Fabrik stabil sind, und sie sind ein Favorit in den Debatten zwischen Cognex und Keyence über Einfachheit.
Am besten geeignet für: Fabriken, die mit der industriellen Automatisierung noch nicht vertraut sind oder die einen schnellen Einsatz durch die Bediener benötigen.
Die Industrie bedient: Automobilindustrie, Elektronik, Lebensmittel und Verpackungen, Pharmazeutika, Metalle, Logistik
4. Basler (Am besten für PC-basierte Flexibilität)
Überblick: Basler ist die erste Wahl des Integrators für PC-basierte Bildverarbeitungssysteme. Sie bieten die“Bausteine„: Weltklasse-Kameras und die pylon Camera Software Suite. Auf diese Weise können Ingenieure leistungsstarke, maßgeschneiderte Bildverarbeitungssysteme für die Qualitätsprüfung entwickeln, anstatt ein integriertes Komplettprodukt zu kaufen.
Kernstärken und Hauptmerkmale:
- Flexibilität der Komponenten: Du hast die volle Kontrolle. Sie können jede Kamera (wie die beliebte Ace-Serie) mit dem richtigen Objektiv und einem leistungsstarken PC kombinieren, um ein maßgeschneidertes Bildverarbeitungssystem für die Qualitätsprüfung zu erstellen.
- Leistungsstarke Software-Suite: Die pylon Camera Software Suite ist ein stabiles, funktionsreiches SDK. Es gibt Ingenieuren die volle Kontrolle über die Hardware und unterstützt die einfache Integration mit C++, .NET, oder Python.
- Hochauflösend und schnell: Dieses PC-gestützte Bildverarbeitungssystem ist ideal für die Hochgeschwindigkeitsinspektion (Bahninspektion) mit Zeilenkameras für die visuelle 2D-Inspektion (bis zu 16k Auflösung) oder komplexe Multikamera-Setups.
Am besten geeignet für: Entwicklung kundenspezifischer, hochauflösender oder PC-basierter Bildverarbeitungssysteme mit mehreren Kameras.
Die Industrie bedient: Fabrikautomatisierung, Elektronik, Medizin und Biowissenschaften, Logistik, Verkehrssysteme (ITS)
5. Omron (am besten für die vollständige Werksintegration)
Überblick: Omrons Stärke ist das gesamte Ökosystem der industriellen Automatisierung. Ihre Bildverarbeitungssysteme der FH-Serie für die Qualitätsprüfung sind nicht eigenständig. Sie sind so konzipiert, dass sie sich perfekt in die SPS, Roboter und Sicherheitsausrüstung von Omron integrieren lassen und so eine nahtlose Bildverarbeitungslösung für Ihre Anlage bilden.
Kernstärken und Hauptmerkmale:
- Sysmac Studio-Plattform: Diese einzige Software steuert die gesamte Maschine. Sie können Ihre SPS-, Antriebs-, Sicherheits- und Ihr Bildverarbeitungssystem für die Qualitätsprüfung an einem Ort programmieren.
- Nahtlose Roboterintegration: Konzipiert für sichtgesteuerte Robotik. Das System vereinfacht die Kalibrierung für Pick-and-Place-Geräte und liefert präzise Standortdaten aus dem 2D-Sichtinspektion zu Omron-Robotern.
- Hochgeschwindigkeits-EtherCAT: Dieses System nutzt das schnelle EtherCAT-Netzwerk. Dadurch kann das Bildverarbeitungssystem für die Qualitätsprüfung Defekterkennungs- und Positionsdaten in Echtzeit an die SPS senden, was eine echte Deep-Learning-Qualitätskontrolle bei Liniengeschwindigkeit ermöglicht.
Am besten geeignet für: Aufbau einer kompletten Produktionslinie mit Bildverarbeitungssystemen für Qualitätsprüfung, Robotik und Steuerung von einem Anbieter.
Die Industrie bedient: Automobilindustrie, Elektronik, Lebensmittel und Rohstoffe, Medizin, Logistik
6. MVTec (am besten für Software-First Power)
Überblick: MVTec ist anders. Das Bildverarbeitungssystem für die Qualitätsprüfung ist die Software. HALCON ist eine umfassende, hardwareunabhängige Bildverarbeitungsbibliothek. Integratoren verwenden sie, um maßgeschneiderte PC-basierte Bildverarbeitungssysteme zu entwickeln, um die schwierigsten 3D-Bildverarbeitungssysteme und KI-Herausforderungen zu lösen, die All-in-One-Systeme nicht bewältigen können.
Kernstärken und Hauptmerkmale:
- Vollständige Hardwareunabhängigkeit: HALCON ist an keine Marke gebunden. Es unterstützt Hunderte von Industriekameras und Framegrabbern und gibt Ingenieuren die totale Freiheit, das beste Bildverarbeitungssystem für die Qualitätsprüfung zu entwickeln.
- Erweitertes 3D-Matching: Es zeichnet sich durch hochpräzise 3D-Vision-Systemanwendungen aus. Es ist“Tiefgreifendes 3D-Matching„verwendet Deep-Learning-Qualitätskontrolle, um Teile im 3D-Raum für die komplexe Müllentnahme zu finden.
- Leistungsstarke KI-Tools: HALCON bietet eine fortschrittliche Deep-Learning-Qualitätskontrolle zur Fehlererkennung, einschließlich „Deep Counting“ und „Continual Learning“, mit denen Modelle mit neuen Daten aktualisiert werden können.
Am besten geeignet für: Systemintegratoren, die komplexe 3D-Bildverarbeitungssysteme oder Probleme mit der Qualitätskontrolle im Deep-Learning-Bereich lösen.
Die Industrie bedient: Halbleiter, Elektronik, Automobilindustrie, Maschinen, Pharmazie, Lebensmittel und Landwirtschaft
7. Teledyne (am besten für spezialisierte Bildgebung)
Überblick: Teledyne ist der Spezialist für Bildverarbeitungssysteme zur Qualitätsprüfung, die über das sichtbare Spektrum hinaus sehen. Die Zeilenkameras von Teledyne DALSA sind führend in der Hochgeschwindigkeitsinspektion kontinuierlicher Materialien, und Teledyne FLIR bietet zusätzlich Wärmebildtechnik für die Erkennung einzigartiger Defekte.
Kernstärken und Hauptmerkmale:
- Schneller Zeilenscan: Teledyne DALSA (z. B. die Linea-Serie) ist die erste Wahl für die Inspektion von Webseiten. Die 2D-Vision-Inspektionskameras erfassen eine einzelne Pixelzeile mit extremer Geschwindigkeit und erzeugen so ein makelloses Bild von kontinuierlichen Materialien wie Papier, Kunststoff oder Metall.
- Wärmebildprüfung: Teledyne FLIR-Kameras sehen Hitze, kein Licht. Dieses Bildverarbeitungssystem für die Qualitätsprüfung erkennt „unsichtbare“ Mängel wie schlechte Heißsiegelungen an Verpackungen, überhitzte Elektronik oder Materialinkonsistenzen.
- Spezialisierte Sensortechnik: Diese Gruppe konzentriert sich auf maschinelles Sehen auf Sensorebene und liefert die Kernkomponenten für die anspruchsvollsten automatisierten optischen Inspektionsaufgaben.
Am besten geeignet für: Schnelle Inspektion kontinuierlicher Materialien (Zeilenscan) oder Auffinden unsichtbarer, hitzebedingter Defekte (thermisch).
Die Industrie bedient: Elektronik, Halbleiter, Verpackung, Lebensmittel und Getränke, Automobilindustrie, Luft- und Raumfahrt
Die Kerndebatte 2025: Deep Learning-Qualitätskontrolle versus traditionelle Vision
Die Wahl des richtigen Bildverarbeitungssystems für die Qualitätsprüfung hängt oft von dieser einzigen Frage ab. Für welche Technologie Sie sich entscheiden, hängt ganz von dem Problem ab, das Sie für Ihre industrielle Automatisierung lösen müssen.
1. Traditionelles regelbasiertes Sehen
Was es ist: Dies ist die klassische automatische optische Inspektionsmethode. Ein Techniker muss manuell fest codierte Regeln programmieren, damit das System sie befolgt. Diese Regeln basieren auf einfachen Messungen, Kontrast, Kanten oder Helligkeit (z. B. „Zähle die dunklen Pixel in diesem Feld; wenn es über 100 ist, falle das Teil durch“).
Wann sollte man es verwenden: Diese Methode ist extrem schnell und zuverlässig für einfache, kontrastreiche und wiederholbare Aufgaben. Denken Sie an:“Ist ein Flaschenverschluss vorhanden?„“Ist der Barcode lesbar?„oder“Ist an dieser Stelle ein Loch gebohrt?„Es funktioniert perfekt, wenn Ihre Teile immer aussehen. genau das Gleiche. Ihre Hauptschwäche ist ein völliger Mangel an Urteilsvermögen. Ein Schatten, eine kleine Reflexion oder ein harmloser Fleck sorgen dafür, dass es ein gutes Teil versagt.
2. Deep Learning-Qualitätskontrolle (KI)
Was es ist: Dies ist ein neueres Bildverarbeitungssystem für die Qualitätsprüfung. Anstatt Regeln zu schreiben, trainieren Sie ein Modell mit Beispielbildern. Du zeigst Dutzende von“gut„Teile und“schlecht„Teile. Die KI im Fertigungsgehirn, ein neuronales Netzwerk, lernt dann, den Unterschied von selbst zu erkennen. Dieses Bildverarbeitungssystem für die Qualitätsprüfung bringt sich buchstäblich selbst bei, worauf zu achten ist.
Wann sollte man es verwenden: Verwenden Sie KI für komplexe, kontrastarme oder unvorhersehbare Fehler. Nur so ist eine präzise Fehlererkennung bei Teilen mit natürlichen, akzeptablen Abweichungen wie Holzmaserung, Stoffstrukturen oder gebürsteten Metalloberflächen möglich. Es zeichnet sich durch die Reduzierung von Fehlalarmen aus, da es lernt, welche Abweichung akzeptabel ist, und nicht nur, was ein perfektes Teil ist.
Sobald Sie sich für diesen Softwareansatz entschieden haben, ist Ihre nächste große Wahl die Hardware, auf der er ausgeführt wird.
Die andere große Wahl: Intelligente Kamerainspektion im Vergleich zu PC-basierten Systemen
1. Inspektion mit intelligenter Kamera
Was es ist: Dies ist ein eigenständiges Bildverarbeitungssystem für die Qualitätsprüfung. Der Prozessor, die Software und die Kamera befinden sich in einer Box.
Vorteile: Diese Systeme sind kompakt, oft kostengünstiger und einfach zu installieren. Sie eignen sich hervorragend, um Ihrer Anlage einen automatischen optischen Inspektionspunkt hinzuzufügen.
Nachteile: Sie haben weniger Rechenleistung. Eine Smart-Kamera-Inspektionseinheit ist in der Regel auf eine einfache Fehlererkennungsaufgabe beschränkt.
2. PC-basiertes Bildverarbeitungssystem
Was es ist: Dieses System verwendet einen separaten Industrie-PC (eine Steuerung), auf dem leistungsstarke Software ausgeführt wird. Dieses PC-basierte Bildverarbeitungssystem wird an eine oder mehrere Kameras angeschlossen.
Vorteile: Dieses Setup bietet Ihnen maximale Rechenleistung. Es kann komplexe KI in der Fertigung und Deep-Learning-Qualitätskontrollmodelle ausführen. Dies ist das richtige Bildverarbeitungssystem für die Qualitätsprüfung für die Hochgeschwindigkeitsinspektion mit mehreren Kameras.
Nachteile: PC-basierte Bildverarbeitungssysteme sind komplexer, haben einen größeren Platzbedarf und kosten mehr.
Fazit
Die besten Bildverarbeitungssysteme für die Qualitätsprüfung im Jahr 2025 sind intelligente Plattformen, nicht nur Kameras. Die Umstellung auf Deep-Learning-Qualitätskontroll- und 3D-Bildverarbeitungssysteme löst Probleme, die früher unmöglich waren.
Viele Bildverarbeitungssysteme für die Qualitätsprüfung haben jedoch immer noch Probleme. Sie überdecken Sie mit Fehlalarmen oder übersehen komplexe, subtile Mängel. Die Wahl des falschen Bildverarbeitungssystems für die Qualitätsprüfung ist ein kostspieliger Fehler. Das bedeutet den Versand schlechter Teile, teure Rückrufe und die Verschrottung ganzer Produktionschargen.
Sie benötigen mehr als eine einfache Fehlererkennung. Sie benötigen ein System, das auf dem basiert Jidoka Prinzip. Dieser Ansatz nutzt KI in der Fertigung, um die Ursache zu finden, die Produktionslinie zu stoppen und Ihnen zu helfen, zu verhindern, dass der Fehler jemals wieder auftritt. Es geht um Prävention, nicht nur um Inspektion.
Beugen Sie Defekten vor, bevor sie entstehen. Sprechen Sie mit einem Jidoka KI-Spezialisten.
Häufig gestellte Fragen
1. Was ist der Haupttrend bei Bildverarbeitungssystemen für die Qualitätsprüfung im Jahr 2025?
Der dominierende Trend für Bildverarbeitungssysteme für die Qualitätsprüfung im Jahr 2025 ist die Umstellung auf KI in der Fertigung. Deep-Learning-Qualitätskontrolle ist heute der Standard. Sie hilft bei der Suche nach komplexen Defekten, ignoriert harmlose Abweichungen und ist die beste Methode, um Fehlalarme bei der automatisierten optischen Inspektion zu reduzieren.
2. Was ist „Jidoka“ in der industriellen Bildverarbeitung?
Jidoka bedeutet in maschinellem Sehen „Autonomie“. Ein Bildverarbeitungssystem zur Qualitätsprüfung, das auf diesem Prinzip basiert, findet nicht einfach einen Defekt. Es ist intelligent genug, um einen kritischen Trend zur Fehlererkennung zu erkennen, die industrielle Automatisierungslinie anzuhalten und einen Bediener darauf hinzuweisen, die Ursache zu beheben.
3. Wann sollte ich KI für die Qualitätskontrolle verwenden?
Verwenden Sie KI in der Fertigung, wenn Ihre Fehlererkennung komplex ist. Die Deep Learning-Qualitätskontrolle eignet sich hervorragend für die Prüfung von Teilen mit natürlichen, akzeptablen Abweichungen wie Holzmaserung oder gebürstetem Metall. Es ist das beste Tool, um subtile Fehler zu finden und Fehlalarme zu reduzieren, wenn alte Systeme ausfallen.
4. Was ist der Unterschied zwischen einer Smart-Kamera und einem PC-basierten System?
Ein Smart-Kamera-Inspektionssystem ist ein All-in-One-Bildverarbeitungssystem für die Qualitätsprüfung. Ein PC-basiertes Bildverarbeitungssystem verwendet einen separaten Computer zur Steuerung mehrerer Kameras. Dadurch hat es mehr Leistung für komplexe KI in der Fertigung oder für anspruchsvolle Inspektionsaufgaben mit hoher Geschwindigkeit.
5. Wie viel kostet ein Bildverarbeitungssystem im Jahr 2025?
Die Kosten für ein Bildverarbeitungssystem zur Qualitätsprüfung variieren. Ein einfacher Inspektionssensor für intelligente Kameras kann unter 2.000 US-Dollar kosten. Ein PC-gestütztes Hochgeschwindigkeits-Bildverarbeitungssystem mit mehreren Kameras oder ein 3D-Bildverarbeitungssystem mit KI kann leicht 30.000 bis über 100.000 US-Dollar kosten, wenn es vollständig integriert ist.
6. Was ist ein „hardwareunabhängiges“ Bildverarbeitungssystem?
Ein „hardwareunabhängiges“ Bildverarbeitungssystem für die Qualitätsprüfung ist eine Softwareplattform. Es ist nicht an eine bestimmte Kameramarke gebunden. Dies gibt Ihnen die Flexibilität, ein maßgeschneidertes PC-basiertes Bildverarbeitungssystem mit den besten Bildverarbeitungskomponenten für Ihre spezifische Aufgabe zu erstellen.
