Aivaro Softwaremodul zur KI-gestützten Merkmalsdetektion
Hervorheben. Prüfen. Entscheiden.
Aivaro AI Feature Detection FAQs
KI-Software zur Defekterkennung nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens und der Computer Vision, um Defekte in Bauteilen und Materialien anhand von Bildern zu identifizieren, zu klassifizieren und zu analysieren, die während des Inspektionsprozesses erfasst werden. Sie beschleunigt Aufgaben in der Qualitätskontrolle und unterstützt eine konsistentere Bewertung von Proben in Fertigung und Forschung.
Die herkömmliche Inspektion basiert auf vordefinierten Schwellwerten und Regeln, während KI-Modelle Muster aus Bilddatensätzen erlernen. Dieser Ansatz ermöglicht es KI-Systemen, sich an komplexe Variationen anzupassen, selbst feinste Defekte zu erkennen und die Inspektionsleistung in Anwendungen mit variierenden Probeneigenschaften zu verbessern.
Die KI-Inspektionssoftware kann Oberflächenunregelmäßigkeiten, Risse, Verunreinigungen, Kratzer, Hohlräume, Maßabweichungen, Materialfehler, Montagefehler und andere im Bild erkennbare Anomalien erkennen. Welche Defekte auf Proben erkennbar sind, hängt von der Bildqualität, den Trainingsdaten und den Inspektionszielen ab.
Ja. KI-Modelle können mit Inspektionsmikroskopen aufgenommene Bilder analysieren, um mikroskopische Defekte und Fertigungsfehler zu identifizieren. Dieser Ansatz ist besonders nützlich, wenn die manuelle Prüfung zeitaufwendig ist oder Schwankungen unterliegt.
Die Anforderungen an das KI-Training variieren je nach Anwendung, Defektkomplexität und Modelltyp. Viele Projekte beginnen mit repräsentativen Bilddatensätzen, die sowohl Gut- als auch Schlechtteile enthalten, um das KI-Modell zu trainieren. Hochwertigere Annotationen und vielfältige Beispiele führen in der Regel zu einer besseren Modellleistung. Das trainierbare Basismodell des Softwaremoduls Aivaro AI Feature Detection vereinfacht den Einstieg, da für viele Probentypen bereits 5 bis 10 Bilder pro Klasse ausreichen.
Segmentierung und Klassifizierung identifizieren vordefinierte Defektkategorien, die während des KI-Trainings erlernt wurden. Die Anomalieerkennung identifiziert Bilder oder Bereiche, die von den erwarteten Mustern abweichen, einschließlich bisher unbekannter Defekte. Diese KI-basierten Ansätze können Qualitätsprüfungs-Workflows je nach Prüfzielen unterstützen.
Die KI-Inspektionssoftware ist in der Regel in Bildakquisitionssysteme, Industriemikroskope, automatisierte Inspektionsstationen und Qualitätsmanagementprozesse integriert. Inspektionsergebnisse können geprüft, gespeichert, analysiert und zur Unterstützung von Qualitätsentscheidungen in der Fertigung und bei der Prozessoptimierung genutzt werden.
Alle Leica Mikroskoplösungen, die mit der Enersight Softwareplattform arbeiten.
Nein, es wird nur Standard-Computerhardware benötigt.
Nein, Aivaro AI Feature Detection funktioniert lokal vor Ort.
