Für eine erfolgreiche Produktionslinie ist eine Sicherung der Qualität essentiell. Da es durch hochfunktionale Softwarelösungen möglich ist, auf herkömmliche Kameras zu setzen, braucht es dafür jedoch keine hochkomplexe Hardwarelösungen.

Bildverarbeitungssoftware mit Deep Learning und künstlicher Intelligenz

Herkömmlicherweise funktioniert Qualitätskontrolle über ein regelbasiertes System. Dieses ist in der Ersteinrichtung komplex und weiterführend nicht flexibel hinsichtlich Produkt und Fertigungslinie der Industrie. Dahingegen bieten Kontrollsysteme, die auf Machine Learning basieren, den Vorteil, dass Qualitätssicherungsprozesse immer weiter optimiert werden können. Basierend auf den Ergebnissen der vorherigen Kontrollen können diese neue Muster erlernen und so ihr Regelsystem zur Fehlererkennung weiter verbessern. Durch diese Universalität kann eine Bildverarbeitungssoftware zur Prüfung von nahezu allen Qualitätsmängeln, wie Lunkern, Rissen oder Schweißnähten, benutzt werden.

AI.SEE - Qualitätssicherung in der Pharmaindustrie

Vorteile von softwarebasierter Bildverarbeitung in der Industrie

Die moderne Industrie ist von einem großen Konkurrenzkampf geprägt. Produkte müssen hinsichtlich Qualität und Produktionskosten optimal gefertigt werden, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Durch eine optimierte Qualitätskontrolle auf Basis von künstlicher Intelligenz, wie mit AI.SEE™, eröffnet eine softwarebasierte Bildverarbeitung die Möglichkeit einer einfachen In-Line Integration. Für ein solches Kontrollsystem sind keine individuell angepassten Hardware-Lösungen nötig, wodurch große Anschaffungskosten gespart werden können. Zudem bietet diese Lösung hohe Flexibilität hinsichtlich der Anpassbarkeit auf sich ändernde Produktionsketten. Die erste Integration in die Produktion kann durch vortrainierte neuronale Netze realisiert werden und benötigt somit keine lange Anlaufzeit. Große Mengen vorhandener Bilddaten aus vergangener Produktion ermöglichen zudem eine zuverlässige Prüfung auf dem Level eines geschulten Mitarbeiters in der Qualitätssicherung.

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