Computer Vision, Quality Checks
80% der menschlichen Wahrnehmung ist visuell. Deshalb wird auch Maschinelles Sehen wichtiger, denn es hilft Qualitäten zu prüfen, Objekte und Situationen zu identifizieren und Kosten zu minimieren.
Arnold Präsent
Head of Data, AI und Analytics
Maschinell sehende Systeme
Einsatzbereiche von Computer Vision
Maschinell sehende Systeme werden bei industriellen Herstellungsprozessen in der Automatisierungstechnik und Qualitätserkennung eingesetzt. Aber auch in der Lagerhaltung (zur (Wieder-)Erkennung von Objekten) oder in der Verkehrstechnik (von der Kennzeichen- bis zur Fahrzeug- oder Fußgängererkennung) findet sich diese Technologie wieder. Maschinelles Sehen erweitert bisherige 2D-Analysen um das Sehen in 3 Dimensionen und Sehen in Dunkelheit.
Optimierung auf allen Stufen
Unsere Kunden setzen auf Objektkontrolle zur Form- und Maßprüfung, auf Lageerkennung und Oberflächeninspektion inklusive einer berührungslosen Temperaturprüfung von Teilen. Eingesetzt wird die Prüfung dabei sowohl vor, während oder nach dem Herstellungsprozess.
Use Cases aus unserer Praxis
Konkrete Umsetzungsbeispiele sind die Qualitätsklassifikation von Baumstämmen bei der Anlieferung im Sägewerk, die Erkennung von falsch geklebten Teilen auf Bremsscheiben, die Wiedererkennung von Altpapierballen in der Papiererzeugung oder die Erkennung von Personen ohne Schutzhelm in einer Produktionsumgebung.
Ihre Vorteile von Computer Vision
Qualität auf höchstem Niveau
Mit unserer Lösung können Sie Ihre Produkte automatisch überprüfen lassen und liefern nur Teile höchster Qualität aus. Das erhöht die Kundenzufriedenheit und reduziert Reklamationen um bis zu 90%.
Kostensenkung durch Automatisierung
Die automatisierte visuelle Überprüfung Ihrer Produktion verringert die Kosten um bis zu 80%. Mitarbeiter können sich auf die Produktionsparameter fokussieren, anstatt fehlerhafte Teile zu suchen.
Non-invasives Monitoring
Unsere berührungslose Prüfung von Objekten beeinflusst Produktqualitäten nicht. Es sind keine externen Hilfsmittel zur Markierung von Objekten (Beschriftungen, Tags) für die Wiedererkennung notwendig.
Unsere Use Cases
Automatisierte Qualitätsbewertung von Baumstämmen
TietoEVRY Austria hat mithilfe von Machine Learning und Computer Vision eine neue Lösung für die Qualitätssicherung entwickelt
Jetzt mehr erfahrenAnalyse von Altpapierballen mittels Computer Vision
Mithilfe von künstlicher Intelligenz konnte TietoEVRY die rasche Identifizierung von Altpapierballen sicherstellen
Jetzt mehr erfahrenVerbesserte Maschinenauslastung durch Datentransparenz
TietoEVRY unterstützt Kunden bei Industrie 4.0-Projekten beginnend von der Sensoren-Installation bis hin zum Business-Dashboard
Jetzt mehr erfahrenGemeinsam in eine digitale Welt
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