Computer Vision

Qualitätsprozesse revolutionieren durch intelligente Bildverarbeitung

In Anbetracht der zunehmenden Qualitätsanforderungen und Vielfalt von Produkten, die in der Produktion hergestellt werden, stehen Unternehmen vor der Herausforderung, Qualitätsprozesse effizienter zu gestalten und zu automatisieren. Diese sind in der Regel mit erheblichen manuellen Aufwänden verbunden und stellen einen Unsicherheitsfaktor bzgl. der Zuverlässigkeit und Genauigkeit dar.  

Mit Computer Vision im Qualitätsmanagement werden unstrukturierte Daten in Form von visuellen Informationen, wie Bilder von Produkten, erfasst und untersucht, um die Qualität schnell sowie präzise zu bewerten damit auf eine aufwändige Qualitätsprüfungen verzichten werden kann.  

Hier setzt die Computer Vision-Technologie an, die nicht nur Bilder erfasst, sondern auch komplexe Muster und Qualitätsmerkmale automatisch analysiert. Bei dieser intelligenten Herangehensweise greifet Computer Vision auf Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI), Deep Learning, Bilderkennung, Machine Learning (ML) und Natural Language Processing (NLP) zurück.

Diese Technologien ermöglichen nicht nur die Erfassung und Klassifizierung von Bildern, sondern auch die Extraktion relevanter Merkmale, die Bewertung der Qualität sowie die Integration in den Produktionsprozess. Dieser innovative Ansatz verspricht nicht nur eine effiziente Nutzung von Zeit und Ressourcen, sondern auch eine signifikante Steigerung der Präzision und Effektivität in der Qualitätskontrolle. 

Diese Technologien ermöglichen nicht nur die Erfassung und Klassifizierung von Bildern, sondern auch die Extraktion relevanter Merkmale, die Bewertung der Qualität sowie die Integration in den Produktionsprozess. Dieser innovative Ansatz verspricht nicht nur eine effiziente Nutzung von Zeit und Ressourcen, sondern auch eine signifikante Steigerung der Präzision und Effektivität in der Qualitätskontrolle. 

Computer Vision

Vorteile im Überblick

Automatisierte Qualitätsprüfung

Die automatisierte Verarbeitung visueller Daten ermöglicht eine schnelle und präzise Qualitätsbewertung ohne manuelle Eingriffe. 

Verbesserte Produktivität

Der Wegfall manueller Qualitätsprüfungen führt zu einer Steigerung der Produktivität reduziert den Einsatz von Ressourcen. 

Zielgerichtete Qualitätsanalyse

Die gesammelten Daten erlauben eine gezielte Analyse von Trends und Qualitätsproblemen, was zu einer kontinuierlichen Verbesserung der Produktionsqualität beiträgt. 

Fehler reduzieren

Die automatisierte Verarbeitung von visuellen Daten minimiert das Risiko menschlicher Fehler. Computer Vision ermöglicht eine präzise Qualitätsbewertung und trägt somit zur Reduzierung von Fehlern in Ihren Produktionsprozessen bei. 

Kosten sparen

Der Einsatz von Computer Vision reduziert die Kosten für manuelle Qualitätskontrollen und steigert gleichzeitig die Produktivität. Effizienzgewinne und die Vermeidung fehlerhafter Produkte tragen zu erheblichen Kosteneinsparungen bei.

Welchen Nutzen haben Sie?

Business Impact

> 0 %
reduzierte Fehlerquote
> 0 %
Reduzierung manueller Abläufe
0
Monate durchschnittlich ROI
Wie wir vorgehen

Prozessschritte bei Computer Vision
im Qualitätsmanagement

Bei der Implementierung hat sich unser praxiserprobtes Vorgehen mehrfach bewährt:

1

Bildaufnahme und Klassifizierung

Der erste Schritt im automatisierten Qualitätsmanagement durch Computer Vision ist die Bildaufnahme und Klassifizierung. Mithilfe von hochentwickelten Algorithmen werden Bilder von Produkten erfasst und automatisch in verschiedene Kategorien oder Qualitätsstufen klassifiziert. Dies kann auf vordefinierten Regeln basieren oder durch den Einsatz von Machine Learning ermöglicht werden, um auch komplexe Muster und Qualitätsmerkmale zu erkennen.

2

Merkmalsextraktion

Durch die Anwendung von Computer Vision-Technologien werden relevante Merkmale und Qualitätsparameter aus den aufgenommenen Bildern extrahiert. Dies können Details wie Oberflächenbeschaffenheit, Farbintensität, Abmessungen oder andere spezifische Qualitätskriterien sein. Die Nutzung von Deep Learning ermöglicht eine kontinuierliche Verbesserung der Merkmalsextraktion und die Anpassung an spezifische Anforderungen im Produktionsprozess.

3

Qualitätsbewertung und Validierung

Die extrahierten Qualitätsmerkmale werden auf ihre Richtigkeit und Konsistenz überprüft. Dies erfolgt durch den Abgleich mit Qualitätsstandards, Vergleich mit Referenzdaten oder die Anwendung von Validierungsmechanismen. Computer Vision ermöglicht eine schnelle und präzise Bewertung der Produktqualität, wodurch fehlerhafte Produkte frühzeitig erkannt und aussortiert werden können.

4

Integration in den Produktionsprozess

Nach der Qualitätsbewertung werden die Daten automatisch in den Produktionsprozess integriert. Dies kann die automatische Anpassung von Produktionsparametern, die Auslösung von Warnmeldungen bei Qualitätsabweichungen oder die gezielte Steuerung von Produktionslinien umfassen. Das Ziel ist es, die Qualität in Echtzeit zu überwachen und proaktiv auf Qualitätsprobleme zu reagieren.

5

Analyse und kontinuierliche Verbesserung

Die gesammelten Daten können für umfassende Analysen genutzt werden, um Erkenntnisse für die kontinuierliche Verbesserung der Produktionsqualität zu gewinnen. Computer Vision ermöglicht die Analyse von Trends, die Identifikation von Ursachen für Qualitätsprobleme und die Generierung von Berichten zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen im Qualitätsmanagement.

Revolutionieren sie ihr Qualitätsmanagement mit Computer Vision

Setzen Sie auf bildbasierte Qualitätsprüfung

Erfahren Sie, wie Computer Vision Ihr Qualitätsmanagement revolutionieren kann. Wir begleiten Sie von der Anforderungsidentifizierung über die Konzeption bis zur Implementierung, Test und Einführung der Lösung in Ihre Geschäftsprozesse. Durch die Integration von Computer Vision maximieren Sie Effizienz, Genauigkeit und Proaktivität in Ihrer Qualitätskontrolle.

TIQ Mitarbeiter William
William Winter

Consultant Data Science

TIQ Solutions GmbH

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