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Fallstudien

COMPUTER VISION

Auf dieser Seite finden Sie Fallstudien über Computer-Vision-Technologien, die äußerst erfolgreich waren. Wir stellen die neuesten und faszinierendsten Beispiele dafür vor, wie moderne Technologie unser Leben verbessert und Auswirkungen auf die Unternehmenswelt hat. Diese Beispiele richten sich an Studenten, Wissenschaftler, Fachleute und alle, die sich für Technologie begeistern.


Wir möchten Sie ermutigen, sich mit diesen Fallstudien zu beschäftigen, um ein besseres Verständnis für den Bereich der Computer Vision zu entwickeln. Auf diese Weise können Sie sich ein tieferes Verständnis für den aktuellen und zukünftigen Stand dieser Technologie aneignen und die Möglichkeiten der Nutzung ihrer Fähigkeiten in Ihren eigenen Projekten und Geschäftsprozessen analysieren.

Yapay Zeka ile üretimde kalite kontrol görseli

Bestehende Probleme

  • Papierbruch in der Herstellungslinie

Endüstriyel yapay zeka ile varlık yokluk tespiti  görseli

Bestehende Probleme

  • Leckageproblem aufgrund eines nicht richtig sitzenden Stopfens in der Gummidichtung

  • Der Stopfen kippt nach rechts und links und überschreitet den vom Unternehmen angegebenen Toleranzbereich

  • Überstand des Stopfens nach oben, der den vom Unternehmen angegebenen Toleranzbereich überschreitet

  • Abwesenheitskontrolle des Stopfens

Yapay Zeka ile üretimde kalite kontrolle leke tespiti görseli

Bestehende Probleme

  • Fehlende Erkennung von Kantenrissen, Ölflecken, unzureichendem Vorschub und versunkener Oxidation an Blechstreifen

  • Fehlerhafte Erkennung von Fremdkörpern, die in Produkte gefallen sind

Endüstriyel yapay zeka ile varlık yokluk(kaynak-kulak) tespiti  görseli

Bestehende Probleme

  • Der Betreiber versäumt es, die Schweißabschnitte der Ösen an den Felgen zu schweißen

  • Erkennung von Anwesenheit/Abwesenheit der Öse

Yapay Zeka ile otomotiv sektöründe üretimde kalite kontrol  görseli

Bestehende Probleme

  • Erkennung von Farbunterschieden zwischen Knöpfen

  • Ob die Knöpfe in den richtigen Steckplatz eingesetzt sind

  • An-/Abwesenheitskontrolle von Tasten

Endüstriyel yapay zeka ile Gıda sektöründe kalite kontrol görseli

Bestehende Probleme

  • Leim, der die Produktionslinie verlässt, fehlt teilweise oder es befindet sich kein Leim auf der Dose

  • Teilweise oder vollständige Verschmutzung der Schokoladenoberfläche durch Leim

  • Leim, der in die Schokolade fällt

  • Fremdkörper (Glasscherben), die in die Schokolade fallen

Üretimde Yapay Zeka ile döküm sektöründe kalite kontrol  görseli

Bestehende Probleme

  • Fehlende Schraubgewinde in den Ösen

Fabrikada Yapay Zeka ile Nesne Algılama ve sayma görseli

​Bestehende Probleme

  • Objekte auf dem Förderband können von den Lasersensoren nicht erkannt werden

  • Fehler der Lasersensoren bei der Unterscheidung von Fremdkörpern aus Förderboxen

  • Mit Ausnahme von Kisten und Dosen zählen die Lasersensoren die Objekte, die sie auf dem Förderband sehen, als Kisten

Endüstriyel yapay zeka ile otomotiv sektöründe kalite kontrol görseli

Bestehende Probleme

  • An-/Abwesenheitskontrolle der Zeiger der Geschwindigkeits- und Tankanzeige im Armaturenbrett

  • Kontrolle, ob die Zeiger der Geschwindigkeits- und der Tankanzeige auf dem Armaturenbrett nicht gebrochen sind.

  • Kontrolle, ob die Stäbe der Anzeige auf dem Armaturenbrett gebrochen sind

  • An-/Abwesenheitskontrolle der Stäbe des Armaturenbretts

  • Falsche Beschriftung des Armaturenbretts

  • An-/Abwesenheitskontrolle der Beschriftung des Armaturenbretts

  • Prüfung auf An-/Abwesenheit von runden und ovalen Punkten auf dem Armaturenbrett

  • Überprüfung, ob sich die runden und ovalen Punkte auf dem Armaturenbrett an der richtigen Stelle befinden

  • Prüfung auf An-/Abwesenheit von Laschen am Armaturenbrett

  • Prüfung auf gebrochene Laschen am Armaturenbrett

Üretimde Yapay Zeka ile varlık-yokluk konum kontrolü görseli

Bestehende Probleme

  • Unvollständige Installation von Komponenten auf dem Brett

  • Die Installation der Komponenten an den falschen Stellen auf dem Brett

  • Die Installation der Komponenten unter dem falschen Winkel, auch wenn sie richtig installiert sind

  • Biegung von Bestandteilen in den Achsen X und Y, die den angegebenen Toleranzbereich überschreiten

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