KI und Deep Learning: wenn klassische Bildverarbeitung an Grenzen stößt
Klassische Machine Vision funktioniert hervorragend bei vorhersehbaren Fehlern. Doch was, wenn der Fehler subtil ist, in der Form variiert oder schwer zu beschreiben ist? Dann ist KI die Lösung.
Bei manchen Prüfaufgaben stößt klassische Machine Vision an ihre Grenzen. Denken Sie an Oberflächenfehler auf Metallgussteilen, unregelmäßige Einschlüsse in Kunststoff oder Farbabweichungen, die subtil, für den Endkunden aber sichtbar sind.
Das Problem regelbasierter Systeme
Klassische Vision-Software arbeitet mit expliziten Regeln: Schwellenwerte, Kantenerkennung, Mustervergleich. Das funktioniert gut, solange der Fehler in Form und Größe gleich bleibt. In der Praxis ist das selten der Fall.
Ein Riss in einem Spritzgussteil kann 0,1 mm oder 5 mm lang sein. Er kann waagerecht oder diagonal verlaufen. Ein regelbasiertes System braucht für jede Variante eine eigene Regel, und trotzdem rutschen Fehler durch.
Wie Deep Learning es anders macht
Ein Deep-Learning-Modell lernt nicht aus Regeln, sondern aus Beispielen. Sie zeigen ihm Tausende Bilder von guten und von aussortierten Produkten, und das Modell lernt selbst, worin der Unterschied besteht.
Das Ergebnis: Das Modell generalisiert. Es erkennt eine neue Art von Riss, die es noch nie gesehen hat, weil es die zugrunde liegenden Merkmale gelernt hat.
Praktische Anwendung
Wir implementieren Deep-Learning-Vision-Systeme, die:
- auf Ihren eigenen Produktbildern trainiert werden
- sich laufend verbessern, sobald mehr Daten verfügbar sind
- transparent berichten: Jedes aussortierte Produkt erhält einen Konfidenzwert und eine Bildmarkierung
- sich in Ihre bestehende Linien-SPS oder Ihr MES integrieren
Die Einstiegshürde ist niedriger als erwartet: Für ein erstes Modell reichen oft einige Hundert gelabelte Bilder.
Möchten Sie dies auf Ihre Situation anwenden?
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