Im Gegensatz zu herkömmlichen Bildverarbeitungssystemen, die auf festen Regeln und Vorlagen basieren, arbeitet die KI-Bildverarbeitungssoftware mithilfe von Deep Learning und adaptiver Anomalieerkennung mit den besten Bildverarbeitungssystemen zusammen, um Fehler, Fehlausrichtungen und Anomalien in Echtzeit zu identifizieren. Die KI-basierten Systeme sind in der Lage, Produktvariabilität zu bewältigen und bisher unsichtbare Fehler zu erkennen.

Überraschenderweise können effektive visuelle Inspektionsmodelle mit einem relativ kleinen Datensatz trainiert werden. KI-gestützte Systeme können aus Bildern nur von akzeptablen Teilen lernen und Anomalien erkennen, selbst wenn der spezifische Defekt noch nie zuvor festgestellt wurde.

Ja. Moderne Computer-Vision-Inspektionssysteme sind so konzipiert, dass sie in bestehende Hardware wie Kameras, SPS und MES/ERP-Plattformen integriert werden können, sodass eine nahtlose Integration ohne störende Überholungen möglich ist.

Visuelle AI-Inspektionssysteme sind vielseitig einsetzbar. Sie können Oberflächenkratzer, Dellen, Druckfehler, Montagefehler, fehlende Komponenten und Inkonsistenzen bei der Etikettierung in Echtzeit erkennen. Sie sind in Branchen wie der Automobilindustrie, Elektronik, Pharmazie und FMCG wirksam.

Gut konzipierte visuelle Inspektionssysteme mit künstlicher Intelligenz können eine Erkennungsgenauigkeit von über 99% erreichen, wodurch Fehlalarme erheblich reduziert und eine gleichbleibende Qualität gewährleistet werden — sie übertreffen menschliche Inspektoren sowohl in Bezug auf Zuverlässigkeit als auch Geschwindigkeit.

Je nach Komplexität kann die Bereitstellung zwischen einigen Tagen und mehreren Wochen dauern. Der ROI wird oft innerhalb von Monaten erzielt — dank des verbesserten Durchsatzes, der geringeren Verschwendung und der schnelleren Inspektionszeit.