Qualitätsprüfung mit künstlicher Intelligenz
Qualität muss nicht programmiert werden, man kann sie auch lehren
Es klingt so einfach – mit nur wenig Aufwand und Training lernt ein neuronales Netz Qualitätsanforderungen zu erkennen. Kratzer, Risse, Formfehler und andere Mängel werden zuverlässig und ermüdungsfrei identifiziert. Anschließend lassen sich die jeweiligen Produkte aussortieren, bevor sie zum Kunden gehen oder weiterverarbeitet werden.
Eine automatisierte, bildbasierte Qualitätskontrolle mit künstlicher Intelligenz bietet zweifelsohne viele Vorteile gegenüber manuellen Kontrollen durch den Menschen oder gar klassischen Machine-Vision-Ansätzen, die auf vordefinierten Regeln basieren. Es herrscht jedoch immer noch ein Mangel an Erfahrung und Akzeptanz für die KI-Vision-Technologie in der Branche und bei den Anwendern. Doch gerade weil KI-basierte Methoden gänzlich anders funktionieren als regelbasierte Ansätze, ermöglichen sie die Entwicklung neuer Werkzeuge für die Bildverarbeitung, die viel intuitiver einsetzbar sind. Damit können menschliche Qualitätsanforderungen durch maschinelles Lernen auf KI-basierte Bildverarbeitungssysteme übertragen werden, um Prozesse zu optimieren und zu automatisieren.
Lesen Sie in unserem Fachartikel "Qualitätskontrolle mit KI-Vision", wie andersartig, dabei aber vorteilhaft und vorausschauend, KI-Methoden zur Qualitätssicherung einsetzbar sind. Von jedem und schon heute!