Zählen Sie jedes Teil mit Präzision. Reduzieren Sie Verzögerungen, vermeiden Sie Verwechslungen und verbessern Sie den Durchsatz mit automatisierter Objekterkennung und -klassifizierung, die auf KI-gestützten Bildverarbeitungssystemen basiert.
Unser kognitives Produktinspektionssystem Kompass™ ersetzt manuelle Prozesse durch optische Erkennung für einen fehlerfreien, effizienten Betrieb.
Von der Automobilmontage bis hin zu FMCG-Verpackungen setzen Unternehmen mithilfe von Computer Vision das Zählen und Sortieren von Objekten ein, um unübertroffene Qualitätsstandards zu erreichen. Schauen Sie sich Fallstudien aus verschiedenen Branchen an, in denen dank automatisierter Objekterkennung und -klassifizierung Nacharbeiten und Rückrufe überflüssig wurden.
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Hochgeschwindigkeits-Keksinspektion mit automatisierter Qualitätskontrolle:
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Inspektion etikettierter Flaschen mit KI-Bildverarbeitungssystem und modularer Hardware:
Beim Zählen und Sortieren von Objekten mithilfe von Computer Vision werden KI-gestützte Kameras und Objekterkennungsalgorithmen verwendet, um Objekte in Echtzeit zu identifizieren, zu verfolgen und zu zählen. Es ermöglicht Herstellern und Logistikunternehmen, Inspektionen zu automatisieren, Fehler zu reduzieren und großvolumige Operationen im Vergleich zu manuellen Methoden schneller und genauer abzuwickeln.
Die automatische Objekterkennung und -klassifizierung verhindert menschliche Fehler, indem Elemente anhand vordefinierter Kategorien identifiziert und getrennt werden. In Kombination mit der Objektverfolgung und -zählung ermöglicht sie eine präzise Handhabung von Artikelnummern, reduziert Engpässe und gewährleistet einen gleichbleibenden Durchsatz. Diese Automatisierung wird in Branchen wie der FMCG-, Pharma- und Automobilindustrie häufig eingesetzt, um Genauigkeit und Produktivität zu verbessern.
Gewichtsbasierte Methoden versagen häufig beim Umgang mit Mikrotoleranzen, was zu Fehlzählungen und ungenauen Inventardaten führt. Computer Vision bietet eine weitaus zuverlässigere Lösung, indem sie bei der Objektzählung Bounding-Box-Zählen, segmentierungsbasiertes Zählen und Dichteschätzungen anwendet. Es stellt sicher, dass jedes Teil ohne Verzögerungen oder kostspielige Fehler bei Versand und Verpackung berücksichtigt wird.
Ja. Computer-Vision-Systeme sind für das Zählen von Objekten in Videostreams bei Fördergeschwindigkeiten konzipiert. Diese Systeme verwenden Bildvorverarbeitung für die Objekterkennung und Modelle für maschinelles Lernen für die Objektzählung und erkennen überlappende oder sich schnell bewegende Objekte präzise. Dadurch sind sie äußerst effektiv für die Echtzeitüberwachung in der Logistik und in großen Produktionsumgebungen.
Die optische Sortiertechnologie verwendet hochauflösende Kameras und Bildverarbeitungsalgorithmen, um defekte, falsch ausgerichtete oder falsche Artikel von der Produktionslinie zu trennen. In Kombination mit der automatischen Sortierung in Logistik und Fertigung verbessert sie die Qualitätskontrolle, minimiert Abfall und garantiert, dass nur die richtigen Produkte flussabwärts transportiert werden. Das stärkt das Vertrauen der Kunden und senkt die Betriebskosten.
Moderne Machine-Learning-Modelle für die Objektzählung nutzen Deep Learning, um sich an komplexe Umgebungen, unterschiedliche Lichtverhältnisse und überlappende Objekte anzupassen. Im Gegensatz zu starren regelbasierten Systemen verbessern sie sich im Laufe der Zeit anhand der Daten und bieten eine skalierbare Genauigkeit bei der Objektverfolgung und -zählung. Dies gewährleistet die Konsistenz in allen Branchen, in denen hohe Präzision gefragt ist, von der Verpackung bis zur Lagerautomatisierung.
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