Branchen
Kunststoffverarbeitung
SIT bietet gegenüber herkömmlichen Methoden der Qualitätskontrolle in der Kunststoff- und Gummiherstellung zahlreiche Vorteile, darunter höhere Genauigkeit, Konsistenz und Geschwindigkeit. Dies führt zu höherer Effizienz, geringeren Kosten und besserer Produktqualität.
Das Ergebnis beispielsweise beim Spritzgießen wird von einer Reihe von Faktoren beeinflusst, darunter dem Rohmaterial, der Qualität der Form, der Temperatur, dem Druck, der Geschwindigkeit usw., was zum Auftreten von Fehlern führt. Zu diesen Mängeln können verschiedene Arten von Flecken, Graten, Einschlüssen, Hohlräumen oder Rissen gehören.
Unsere AI-Software besteht aus mehreren Modulen, die in der Lage sind, solche Mängel zu identifizieren, fehlende Teile zu erkennen und alle Zeichen und Symbole zu lesen und zu überprüfen. Es kann sogar Fehler wie Flecken, Mikrohohlräume, Risse oder Einschlüsse erkennen, die manuell oder durch ein regelbasiertes System schwer zu identifizieren sind, da sie zu klein oder schwer zu erkennen sind. Darüber hinaus bietet unsere Software für Fälle, in denen die Form des Defekts schwer vorhersehbar ist, das Anomaly Detector-Modul an, welche für das Training nur wenige fehlerfreie Bilder erfordert und somit erheblich Kosten in der Fehlerbilderzeugung einspart.
Metallverarbeitung
Metallverarbeitungsprozesse sind anfällig für Fehler, von denen einige für das menschliche Auge kaum sichtbar sind und sich oft nicht für eine manuelle Inspektion eignen. Darüber hinaus ist die manuelle Prüfung zeitaufwändig und die Ergebnisse sind oft inkonsistent. Die KI-basierte Sichtprüfung hingegen bietet nicht nur wirtschaftliche Vorteile, sondern auch eine verbesserte Qualität und Konsistenz.
Unsere KI-Software wurde bereits in verschiedenen Produktionsschritten der Metallverarbeitung erfolgreich eingesetzt, von der Eingangsmaterialprüfung bis hin zur Montage- und Verpackungsprüfung. Seine zuverlässige visuelle Inspektion auf Basis fortschrittlicher Deep-Learning-Algorithmen und eines neuronalen Netzwerks findet problemlos Anomalien und erkennt und klassifiziert Defekte, darunter Risse, Kratzer, Sandeinschlüsse und Lunker, Korrosionsfehler, Flecken und viele andere Defekte oder Unvollkommenheiten.
Textilien und andere Stoffe, Leder, Folien und Platten
Unsere KI-Software lernt anhand einer Reihe von Bildern, das Produkt zu verstehen und ist in der Lage, Anomalien zu finden, Fehler zu erkennen und zu klassifizieren sowie die Integrität von Oberflächen zu überprüfen. Es eignet sich gut für die Inspektion von Textilien und anderen gewebten und gestrickten Stoffen, Vliesstoffen, Leder, Kunststoff- oder Gummifolien, Filterfüllungen, Papier, OP-Tüchern und vielen anderen Materialien.
Mit dem Anomaly Detector-Modul werden Defekte bisher unbekannter Form, Muster und Größe identifiziert. Darüber hinaus werden die Ergebnisse nicht durch unregelmäßige Muster auf dem Stoff beeinträchtigt, da das Muster gelernt und erkannt wird, was bei manueller Prüfung schwierig sein kann. Der Übersichtlichkeit halber wird der Defekt immer mit einer Heatmap hervorgehoben.
Pharmaceuticals & Cosmetics
Die visuelle Inspektion und Qualitätssicherung mit unserer KI-Software auf Basis proprietärer Deep-Learning-Algorithmen und neuronaler Netzwerke ist zu einem unverzichtbaren Werkzeug im Pharmasektor geworden. Es gewährleistet die Produktqualität, einschließlich Verpackungs- und Siegelintegrität, Sterilität und angemessene Etikettierung, und trägt so zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften bei.
SIT bietet eine Auswahl an Werkzeugen, mit denen sich viele Herausforderungen in der Arzneimittelherstellung bewältigen lassen, darunter Vollständigkeitsprüfung und Prüfung der Verpackungsintegrität, Erkennung von Fehlern und Verunreinigungen, Lesen und Verifizieren von Etiketten und vieles mehr.
Baustoffe
Die Deep-Learning-basierte Sichtprüfung mit unserer KI-Software wird zur Fehler- und Anomalieerkennung bei einer Vielzahl von Baumaterialien eingesetzt, darunter Pflastersteine, Ziegel, Fliesen oder andere Bodenbeläge, Glas und Marmor, einschließlich deren Verpackung. Es ist sehr einfach einzurichten, zu warten und zu bedienen.
Elektronik-Inspektion
Die optische Inspektion mittels KI erfreut sich in der Elektronikindustrie, insbesondere im Bereich der Qualitätskontrolle, immer größerer Beliebtheit. Die Fähigkeit der KI, Fehler mit einem hohen Maß an Genauigkeit und Geschwindigkeit zu erkennen, hat sie zu einer attraktiven Lösung für Hersteller gemacht, die ihre Produktqualität verbessern und die Kosten für die manuelle Inspektion senken möchten.
SIT bietet Deep-Learning-basierte visuelle Inspektion von elektronischen Komponenten und Leiterplatten (PCBs), um Defekte wie fehlende Komponenten, falsch ausgerichtete Teile, Lötfehler und andere Arten von Herstellungsfehlern zu identifizieren. Zu den Vorteilen der Verwendung unserer KI-Software gehören höhere Genauigkeit, Geschwindigkeit, geringere Kosten und verbesserte Konsistenz. Ein weiterer Vorteil ist die Fähigkeit, Fehler zu erkennen, die durch menschliche Inspektion nur schwer oder gar nicht erkennbar sind. Es ist einfach zu verwenden, einzurichten und zu warten.
Fordern Sie eine kostenlose Demo an, um sich selbst von den Vorteilen unserer Software zu überzeugen.
Lebensmittel-Inspektion
Eine auf Deep Learning basierende visuelle Inspektion in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie verbessert die Produktqualität und -sicherheit erheblich und kann kostspielige Rückrufe verhindern und gleichzeitig die Effizienz erheblich steigern. Herkömmliche Inspektionsmethoden wie die manuelle Inspektion sind zeitaufwändig, subjektiv und fehleranfällig, was zu Inkonsistenzen und potenziell unsicheren Produkten führt, die den Kunden erreichen.
SIT verwendet proprietäre Deep-Learning-Algorithmen und ein neuronales Netzwerk, um große Mengen visueller Daten in Echtzeit genau zu analysieren und Fehler und Anomalien zu erkennen, die mit herkömmlichen Methoden möglicherweise übersehen werden. Seine Module können feste Verunreinigungen identifizieren, die Unversehrtheit und Vollständigkeit der Verpackung überprüfen, überprüfen, ob die richtigen Etiketten angebracht sind, das Mindesthaltbarkeits-/Verfallsdatum ablesen und vieles mehr.
Zusätzlich bieten wir Beleuchtungskomponenten an, mit denen sich z.B. mittels UV- oder IR-Licht fehlerhafte Lebensmittel noch viel präzieser erkennen lassen.
Automotive
Die auf KI basierende Sichtprüfung ist zu einem wichtigen Bestandteil des Fahrzeugherstellungsprozesses geworden. Was den Automobilherstellern vor ein paar Jahren einen Wettbewerbsvorteil verschaffte, ist heute zu einem notwendigen Bestandteil des Herstellungsprozesses geworden. SIT hat hierzu Kooperationen mit Herstellern gebildet, um dieses Thema voranzutreiben.
Von der Inspektion vor dem Versand durch Automobilzulieferer oder der Inspektion vor der Montage in einem Montagewerk, die kostspielige Nacharbeiten im weiteren Verlauf des Fertigungsprozesses verhindert, bis hin zur Endkontrolle vor dem Versand eines Fahrzeugs in den Ausstellungsraum hilft SIT dabei, Abfall zu reduzieren und das Produkt zu verbessern Qualität steigern, die Produktivität steigern und strenge Fahrzeugsicherheitsstandards erfüllen.
Praktisch jedes Autoteil, das eine Sichtprüfung erfordert, einschließlich Fehlererkennung, Vollständigkeitsprüfung, Produktsortierung, OCR oder Zeichenprüfung, kann mit unserer KI-Software durchgeführt werden.
Holz, Bodenbeläge und Möbel
Aufgrund der uneinheitlichen Holzstruktur ist jedes Stück ein Unikat, was die Qualitätskontrolle von Holz zu einer herausfordernden Aufgabe macht. Um diese Herausforderungen zu meistern, lernt das Deep-Learning-Neuronale Netzwerk von SIT, die Textur aus einer Reihe von Bildern zu verstehen und hilft dabei, festzustellen, ob die erforderliche Qualität erreicht wird. Es hilft dabei, Holz nach Qualität zu sortieren und die Eignung jedes einzelnen Stücks für eine bestimmte Anwendung zu bestimmen, was die Geschwindigkeit und Konsistenz erheblich erhöht und gleichzeitig die Prüfkosten senkt.