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Branchen

Maschinelles Sehen in der Industrie ermöglicht es automatisierten Systemen, zu sehen, zu beurteilen und zu handeln. Mithilfe von Kameras, Optik, gesteuerter Beleuchtung und KI-gestützter Software analysiert es visuelle Daten in Echtzeit, um Fehler zu erkennen, Abmessungen zu messen, Codes zu lesen und Roboter zu führen. Dennoch weist jeder Sektor unterschiedliche Objekte, Mängel, Betriebsbedingungen und Zykluszeiten auf. Die Branchen sind daher in Industrie, Infrastruktur und Energie sowie Verbraucher und Gesundheitswesen unterteilt, wobei jede Seite praxiserprobte Anwendungen und Bereitstellungen zusammenfasst, die Ihren betrieblichen Herausforderungen entsprechen.

Industrie

Industrielle Bildverarbeitung für Fabriken, in denen die Regeln ausgehen: Fehler, die je nach Charge variieren, Markierungen, die spiegeln oder verschwimmen, Teile, die niemals stillstehen. Diese Einsätze zeigen Inspektion und Roboterhandhabung, die anhand von Beispielbildern trainiert wurden, statt anhand von Schwellenwerten, die bei jedem Wechsel neu eingestellt werden.

Die maschinelle Bildverarbeitung in der Fertigung verknüpft Inspektion, Verifizierung, Zählung und Roboterhandhabung. Von der Verkabelung und Laptop-Konstruktion bis hin zu Schweißnähten, Dichtungen und bearbeiteten Teilen erkennt es Defekte und fehlende Artikel, aktualisiert den Lagerbestand und leitet die 3D-Behälteraufnahme für CNC- und Montagevorgänge.

Die elektronische Bildverarbeitung findet feine Fehler und überprüft die Leiterplatten- und Komponentenmontage. Die Abdeckung umfasst BGA-Löten, MLCC-Oberflächen, Kabelisolierung, Laptop-Aufbauten, Verpackungsinhalte, Steckerklassifizierung und Geräteprüfungen, wobei auf kontrastarme Fehler abgezielt wird, die zu einer erneuten manuellen Überprüfung führen.

Halbleiter-KI-Inspektion auf Defekte, die am Rande der Sichtbarkeit liegen, einen geringen Kontrast aufweisen und leicht mit Polierspuren oder normaler Oberflächentextur verwechselt werden können. Diese Einsätze zeigen, wie Fabriken und Verpackungslinien erkennen, was AOI übertreibt oder übersieht, von CMP-Kratzern bis hin zum Würfeln von Chips.

LED-Defektprüfung, bei der die Fehler zu klein, zu vielfältig und zu zufällig platziert sind, als dass feste Regeln gelten könnten. Bei diesen Einsätzen werden optische Komponenten durch Segmentierungsmodelle geprüft, die jeden Fehler lokalisieren, und analoge Messgeräte werden dabei in digitale Aufzeichnungen eingelesen.

Die maschinelle Bildverarbeitung von Metallteilen prüft reflektierende Werkstücke und passt die Roboterpfade an die tatsächliche Geometrie an. Es umfasst bearbeitete Komponenten- und Schweißfehler, Metallbestand, Rohrzählung, Teileklassifizierung, 3D-Bin-Picking, CNC-Beladung, Schienenkantenbeschnitt und Roboterschleifen.

Die maschinelle Bildverarbeitung im Automobilbereich verfolgt Teile durch Handhabung, Montage und Inspektion. Die Arbeitsabläufe umfassen die zufällige Kommissionierung in Behältern, das Laden von Getrieben und das Versiegeln von Karosserieteilen, das Lesen von Reifen-DOT und Motorserien, die Erkennung von Lack- und Teiledefekten, die Überprüfung von Autotüren und die Überwachung des Spritzgusses.

Kunststoff- und Gummiprüfung, bei der geformte Teile von Schuss zu Schuss variieren und flexibles Material nie zweimal gleich aussieht. Diese Einsätze zeigen Fehlerprüfungen, die diese Abweichungen absorbieren, und Roboter, die Verbindungen und Formteile auswählen, die die feste Automatisierung nicht greifen konnte.

Textilgewebeinspektion, bei der die Farben, Muster und Texturen des Produkts die Fehler verdecken und AOI normale Webart als Fehler kennzeichnet. Diese Einsätze zeigen Löcher, Knoten und gebrochene Stiche, die bei wechselnden Designs auftreten, ohne dass für jeden Artikel eine Neuabstimmung erforderlich ist.

Infrastruktur & Energie

Inspektion von Infrastrukturanlagen, bei der die Anlagen über mehrere Standorte verteilt sind und die Aufzeichnungen noch auf dem Papier verbleiben. Diese Einsätze zeigen, wie Drohnen, Kameras und AR-Geräte Prüfungen anhand der schriftlichen Norm durchführen, von Turbinenschaufeln bis hin zu Laderampen, und jedes Ergebnis protokollieren, während es auftritt.

Inspektion von Versorgungsanlagen an Pumpstationen, bei der die KI die Füllstände der analogen Messgeräte misst und die Kontrollleuchten der Schalttafel kontinuierlich leuchten und alles außerhalb des sicheren Bereichs markiert. Die Überprüfung der elektrischen Verkabelung erfolgt verfahrenskonform mit AR-Anleitung, sodass Feldaufzeichnungen während der Arbeit erfasst werden.

Baustoffinspektion für Gips-Trockenbauplatten, Erkennung von Flecken, Schmutz, Kratzern und Prägefehlern, die sich in gedruckten und strukturierten Oberflächenmustern verbergen. Vor Ort führen AR-geführte Kontrollen die Bediener Schritt für Schritt durch die Be- und Entladung des Tankers.

Logistik-KI-Vision für die Hof- und Lagerstufen, die immer noch auf Augen und Klemmbretter angewiesen sind: Toraufzeichnungen, die aus Containernummern getippt werden, Bestandszählung durch Durchlaufen der Regale. Bei diesen Einsätzen werden Lese-, Zähl- und Kommissionierläufe von Kameras erfasst, wobei jedes Ergebnis sofort protokolliert wird.

Inspektion erneuerbarer Energien mithilfe von mit KI ausgestatteten Drohnen, die den Zustand der Rotorblatt-Motordichtung in einem Windpark prüfen und die Ergebnisse mit GPS-Koordinaten protokollieren. Durch AR-gesteuerte Prüfungen werden die Einrichtung des Energiespeichers und die elektrische Verkabelung anhand des Verfahrens überprüft und ein digitales Inspektionsprotokoll erstellt.

Die Überwachung des Vorfelds des Flughafens misst jede Phase der Flugzeugabfertigung anhand vorhandener IP-Kamera-Feeds und ersetzt manuelle Stoppuhraufzeichnungen für Brückenanbindung, Frachtverladung, Catering und Ausschiffung. Die Ergebnisse werden direkt in das Vorfeldmanagementsystem eingespeist und ermöglichen Live-Eingriffe.

Industrielle Bildverarbeitung in der Luft- und Raumfahrt, wo die Kosten für einen verpassten Schritt am höchsten sind: Verkabelung aus dem Gedächtnis überprüft, Bausätze aus Dutzenden nahezu identischer Teile. Bei diesen Einsätzen handelt es sich um AR-Anleitungen, die Bediener durch die Vorgehensweise führen, und Roboter, die Komponenten bis hin zu Fünf-Millimeter-Unterlegscheiben identifizieren.

Konsum & Gesundheit

Inspektion von Konsumgütern, bei der natürliche Schwankungen die Norm sind und reflektierende Verpackungen festgelegte Schwellenwerte überschreiten. Diese Einsätze zeigen, dass Sortierer, Apotheken und Abfüller einen Standard für Produkte einhalten, die nie zweimal identisch aussehen, von Eiern bis hin zu Duftglaswaren.

Die Sichtprüfung von Regalen und Kassen im Einzelhandel prüft Planogramme anhand von Regalbildern und verifiziert Produktplatzierungen, Regaletiketten und Bestandslücken ohne manuelle Durchgänge. An der Kasse beschleunigt die Artikelerkennung den Self-Checkout und die gleichen Zählmodelle sorgen dafür, dass die Bestandsaufzeichnungen im gesamten Geschäft aktuell sind.

Pharmazeutische KI-Inspektion, bei der ein übersehener Partikel oder ein Füllfehler einen Patienten erreicht und eine reflektierende Blisterfolie herkömmliche Kameras blendet. Bei diesen Einsätzen werden sterile Produkte bei Liniengeschwindigkeit auf Fehler geprüft, die zu stark für die Regeln variieren, wobei jedes Ergebnis protokolliert wird.

Industrielle Bildverarbeitung in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie, bei der Naturprodukte sich den Spezifikationen entziehen und die Hygiene keinen Raum für Ausweichmanöver lässt. Diese Einsätze zeigen Verschmutzungen, die durch gebogenes Glas mit geringem Kontrast festgestellt wurden, Codes, die von reflektierenden Kappen abgelesen werden, und eine gleichbleibende Bewertung, wenn sich jedes Element unterscheidet.

Die KI zur Zählung von Casino-Chips klassifiziert Stückelungen und verifiziert Gesamtbeträge von vorhandenen Überwachungskameras. So bleibt die Genauigkeit gewährleistet, wenn Chips gestapelt sind und Farben nahe beieinander liegen. Das gleiche Problem mit der reflektierenden Oberfläche tritt auch bei polierten Schlägerköpfen auf, wenn die gesamte Schlagfläche untersucht wird.

Bei der Inspektion von Kosmetikflaschen für Duftglaswaren werden Produktionsfehler auf transparenten, gekrümmten und stark reflektierenden Oberflächen gefunden, die bei manuellen Stichproben routinemäßig übersehen werden. Bildbasiertes Lernen ersetzt die Beleuchtung und Schwellenwertanpassung, die sonst für jede neue Flaschenform erforderlich wäre.

Roboterkommissionierung zerbrechlicher Waren für die Auftragsabwicklung im Luxussegment, bei der die Artikel empfindlich und hochwertig sind und in gemischter Präsentation ankommen. Durch das visionäre Greifen wird jedes Stück ausgewählt und platziert, ohne dass das Risiko eines Bruchs besteht, der in den meisten Vertriebszentren bei dieser Art der manuellen Kommissionierung auftritt.

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