Automati­sche Bild­erkennung
für die ECE-Homolo­gation

Die Economic Commission for Europe (ECE) hat ein überstaatliches System zur Kraftfahrzeugzulassung eingeführt, in dem sogenannte ECE-Prüfzeichen genehmigungspflichtige Bauteile kennzeichnen.

Um den menschlichen aufwand der Kennzeichen-Überprüfung zu beschleunigen und Fehlerraten zu reduzieren entwickelte elunic ein System zur automatischen Stickererkennung und -verifikation.

Ziele

  • Stickererkennung und Positionsverifikation.
  • OCR Erkennung der Stickerinhalte zum Daten-Abgleich.
  • Traceable (MES-Integration und Qualitätsmanagementintegration).
  • On-Premise oder auf mobilen Geräten.

Lösung

  • Machine Learning basierende Bild- und Inhaltserkennung.
  • Dashboard für Auswertung, Aktionsableitung und Statistikdarstellung.
  • Integration in MES und Qualitätstmanagement.

Prädiktive Wartung

Die Modelle erkennen Muster in den Prozess- und Betriebsdaten und berechnen die Restlebenszeit von Bauteilen und Maschinen.

Qualitätsverbesserung

Erkennen von Fehlern oder Objekten, beispielsweise in Form einer Realtime-Verarbeitung von Livebild und Videomaterial.

Optimierung von Ressourcen und Lieferketten

Unternehmen und Zulieferer stellen Engpässe in der Lieferkette frühzeitig fest und können so Zeitvorgaben einhalten und Produktionsstillstände vermeiden.

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Hintergrund

Selbstlernende Modelle auf Basis von Machine Learning und Deep Learning (AI) können Datenpotenziale auch bei zunehmender Komplexität ausschöpfen.

Der rasche Fortschritt von Spezialhardware zur Lösung von KI-Aufgaben hat die Tür für den wirtschaftlichen Einsatz der automatisierten Bilderkennung geöffnet.

In der Produktion beispielsweise können durch die Möglichkeit der Echtzeitüberwachung Fehlermuster im Produktionsprozess erkannt und spätere Qualitätsmängel vorgebeugt werden.

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