{"id":88946,"date":"2025-02-24T10:50:13","date_gmt":"2025-02-24T02:50:13","guid":{"rendered":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/?p=88946"},"modified":"2025-02-24T11:01:49","modified_gmt":"2025-02-24T03:01:49","slug":"connectivity-cable-classification-using-ar-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/de\/referenzen\/connectivity-cable-classification-using-ar-ai\/","title":{"rendered":"Klassifizierung von Verbindungskabeln mittels AR + KI"},"content":{"rendered":"
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META-aiviFallstudie<\/span><\/h2>\n\n\n\n
Elektronik<\/a><\/span><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n
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Klassifizierung von Verbindungskabeln mittels AR + KI<\/h1><\/div><\/div>\n\n\n\n
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Kunde<\/h2>\n\n\n\n

Der Kunde ist ein in Thailand ans\u00e4ssiger Elektronikhersteller, der auf Verbindungskabel spezialisiert ist.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n

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Fall<\/h2>\n\n\n\n
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Verbesserung des Kabelinspektionsprozesses<\/h3>\n\n\n\n

Der Kunde suchte nach einer L\u00f6sung, um die Produktqualit\u00e4t seines USB-Kabelinspektionsprozesses zu verbessern und so Haltbarkeit, Funktionalit\u00e4t und Einhaltung von Sicherheitsstandards sicherzustellen. Dar\u00fcber hinaus musste eine umfassende Pr\u00fcfung der \u00e4u\u00dferen Isoliermaterialien und Anschl\u00fcsse auf Risse oder Besch\u00e4digungen durchgef\u00fchrt werden. Nach Abschluss dieses Prozesses sollten die Kabel nach ihren jeweiligen Typen klassifiziert und versandt werden.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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\"cable<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
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Herausforderung<\/h2>\n\n\n\n
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Optimierung der Qualit\u00e4tskontrolle und Automatisierung der Klassifizierung<\/h3>\n\n\n\n

Wenn Kabel ausschlie\u00dflich von Menschen gepr\u00fcft werden, besteht das Risiko von Nachl\u00e4ssigkeit aufgrund von Erm\u00fcdung, weshalb zur Fehlererkennung traditionelle AOI-Systeme<\/a> eingesetzt werden. Dies f\u00fchrt jedoch h\u00e4ufig zu \u00fcberm\u00e4\u00dfig empfindlichen Systemen mit strengen Parametereinstellungen, wodurch gute Produkte f\u00e4lschlicherweise als NG (nicht gut) identifiziert werden. Dies erfordert st\u00e4ndige Anpassungen durch Ingenieure und wiederholte Pr\u00fcfungen durch Bediener.<\/p>\n\n\n\n

Dar\u00fcber hinaus kann AOI, das eine gr\u00f6\u00dfere Anzahl von Proben erfordert, nur vordefinierte Fehler erkennen, h\u00e4ufig werden Fehler (Leckagen) \u00fcbersehen und die F\u00e4higkeit, schnell auf flexible Produktionsanforderungen zu reagieren, wird beeintr\u00e4chtigt.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n

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L\u00f6sung<\/h2>\n\n\n\n
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AR + KI f\u00fcr schnelle Erkennung und Klassifizierung<\/h3>\n\n\n\n

META-aivi<\/a> integriert k\u00fcnstliche Intelligenz und Augmented Reality und bew\u00e4ltigt die Herausforderungen der Klassifizierung, Erkennung und Erfassung. Die integrierte KI ben\u00f6tigt nur 5 bis 10 Bildbeispiele und erstellt schnell ein Modell zur schnellen Identifizierung und Klassifizierung von Kabeln nach Typ (einschlie\u00dflich Lightning, USB, RJ45 und HDMI).<\/p>\n\n\n\n

In Verbindung mit Smartger\u00e4ten, AR-Brillen, Tablets oder tragbaren Kameras ist eine schnelle Erkennung und Klassifizierung verschiedener Kabel m\u00f6glich. Das System erleichtert die direkte \u00dcbertragung verwandter Daten in das ERP-System des Unternehmens und erstellt elektronische Aufzeichnungen zur sp\u00e4teren Bezugnahme und Prozessoptimierung. Dies wiederum verbessert die Ausbeute und reduziert den Aussto\u00df fehlerhafter Produkte.<\/p>\n\n\n\n

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Ergebnis<\/h2>\n\n\n\n
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<\/path><\/svg>Genauere und effizientere Kabelinspektion<\/span><\/div>
<\/path><\/svg>Minimiertes Risiko fehlerhafter Produkte<\/span><\/div>
<\/path><\/svg>Optimierter Datentransfer und Prozessoptimierung<\/span><\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n

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META-aivi transformiert die Kabelinspektion mit KI und gew\u00e4hrleistet Pr\u00e4zision bei der Erkennung, Klassifizierung und Defekterkennung f\u00fcr eine effiziente Elektronikfertigung.<\/p>","protected":false},"author":36,"featured_media":105341,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_gspb_post_css":"#gspb_heading-id-gsbp-5f6009ef-2b72{font-size:60px;line-height:100px;text-align:center!important;color:var(--gs-colorone);margin-top:50px}#gspb_heading-id-gsbp-5f6009ef-2b72 .gsap-g-line{text-align:center!important}#gspb_heading-id-gsbp-5f6009ef-2b72 .gspb_heading_subtitle,#gspb_subheading-id-gsbp-5f6009ef-2b72{display:block;line-height:22px;margin-top:5px;font-size:30px;color:var(--wp--preset--color--white, #ffffff)}.gspb_text-id-gsbp-fa6ec577-bc74{font-size:20px;text-align:center!important;font-weight:500!important;margin-bottom:0!important}.gspb_text-id-gsbp-fa6ec577-bc74 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