eine 100 % verlässliche Prüfung
Wir bieten maßgeschneiderte Lösungen für Qualitätskontrolle und Bildanalyse, die die Geschwindigkeit und Präzision in der Bildverarbeitung maximieren. AI.SEE™, bestehend aus dem AI.SEE™ Core und dem AI.SEE™ Line Inspector, ermöglicht eine automatisierte Fehlererkennung für jede Fehlerklasse oder Bauteil. Dabei passt sich das System an Ihre spezifischen und gegebenenfalls vorhandene Systeme an und gewährleistet eine eine nahtlose Integration in Ihren Prozess.
AI.SEE™ Features
- Annotation von Bildern
- Projekte und Nutzerrechte
- KI-Training
- Dashboards und Analyse
- Schnittstelle für Bildgebungssysteme
- Schnittstelle für Deployment
- Systemintegration
Annotation und Verwaltung von Bilddaten
Im AI.SEE™ Core können einzelne Bilder im Detail inspiziert, annotiert und Fehlerklassen zugeordnet werden. Darüber hinaus können Bilder in Sets verwaltet und Projekten zugewiesen werden, um sie für Trainings und Retrainings verschiedener Deep Learning Modelle verwenden zu können.
Verwaltung von Projekten und Nutzerrechten
In der AI.SEE™-Projektdatenbank können einzelne Projekte verwaltet und analysiert werden.
Außerdem können für Benutzer personalisierte Zugriffe auf Funktionen, Projekte und Elemente innerhalb von AI.SEE™ festgelegt werden.
Training, Deployment und Evaluation von neuronalen Netzen
AI.SEE™ trainiert neuronale Netze zur Fehlererkennung im Hintergrund. Ändern sich Fehler oder Bauteile, kann AI.SEE™ sich dem anpassen und ermöglicht einen nahtlosen Übergang zwischen einzelnen Produktgruppen. Neuronale Netze werden im System trainiert, deployed und evaluiert.
Dashboard und Datenanalyse
In AI.SEE™ können Bilder-, Fehler- und Trainingsdaten auf übersichtlichen Dashboards verwaltet und Ergebnisse eingesehen werden. Statistiken und Trends können bspw. frühzeitig auf Verschleiß von Produktionsmaschinen hindeuten.
Schnittstellen für verschiedene Bildgebungssysteme
elunic stellt mit sowohl ein eigenes Kamera- und Beleuchtungssystem zur Verfügung, ermöglicht aber auch eine nahtlose Anbindung an bereits bestehende Systeme.
Schnittstelle für Deployment von eigenen Architekturen und Modellen
Aufgrund des schnellen Voranschreiten von Machine Learning Technologien ist die Verwendung beliebiger neuronaler Netzarchitekturen möglich. Deren Deployment ist mit der einfachen Implementierung der AI.SEE™ Engine-Schnittstelle möglich.
Schnittstellen zur Systemintegration in MES / QMS
Um eine kontinuierliche Produktion in einem großen Betrieb zu ermöglichen, ist eine eindeutige Zuordnung zu jedem Produktionsstück notwendig. Dazu gehört auch die Kenntlichmachung, wenn ein Produktionsstück nicht den Qualitätsanforderungen entspricht.
Modernste KI-Software:
AI.SEE™ Core
Mit dem AI.SEE™ Core sammeln und verwalten Sie zentral die KI gesteuerte Qualitätsprüfung in allen AI.SEE™-Prüfzellen Ihrer Produktion. AI.SEE™ trainiert automatisiert den KI-gestützten, selbstlernenden Fehlererkennungsalgorithmus auf Basis von neuronalen Netzen, wodurch sich dessen Genauigkeit mit jedem neuen Bild weiter verbessert. Risse, Kratzer, Gussfehler und andere Fehlerbilder zuverlässig erkennen.
Highlights
Fehlerannotation
Bilder können eigenständig inspiziert, annotiert und individuell gruppiert werden, um sie für Trainings von Deep Learning Modellen verwenden zu können.
Fortlaufendes KI-Training
Neuronale Netze werden im Hintergrund trainiert, um einen nahtlosen Übergang zwischen einzelnen Produktgruppen zu ermöglichen.
Production QA Dashboard
In AI.SEE™ können Bilder-, Fehler- und Trainingsdaten auf übersichtlichen Dashboards verwaltet und Ergebnisse eingesehen werden.
Live View
Dank dem Live View werden den Mitarbeitern in Echtzeit die Auswertungen zum geprüften Bauteil dargestellt.
Ihre Augen an der Produktionslinie:
AI.SEE™ Line Inspector
Ergänzt und erweitert wird der AI.SEE™ Core durch die AI.SEE™ Line Inspectors – smarte Kameras und KI Auswertungstools, die pro Linie installiert und über den AI.SEE™ Core verwaltet werden. Die Line Inspector werten die eingehenden Bilder an der Linie aus und steuern die weiteren Prozesse.
Unsere Kunden
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