Ein Automobilzulieferer prüft Ergebnisse eines Lackierroboters manuell, unter hohem zeitlichen Aufwand und bei großer Fehleranfälligkeit.
Dank Deep-Learning-Algorithmen können bei dauerhaft zuverlässiger Qualität auch kleinste Fehler auf heterogenen oder spiegelnden Oberflächen gefunden werden, die von menschlichen Inspektoren häufig übersehen werden, und leistungsstarke Erkenntnisse geliefert werden, die zur Steigerung der Qualität und der betrieblichen Effizienz beitragen.
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