AI.SEE GmbH
Über uns
Manuelle Sichtprüfung bindet Personal, und dieselbe Fehlerart wird je nach Prüfer und Schicht unterschiedlich bewertet. Regelbasierte Bildverarbeitung stößt bei variierenden Oberflächen an Grenzen.
AI.SEE™, die KI-Qualitätsprüfung der elunic-Gruppe, prüft Bauteile per Kamera und KI in der Linie oder im Labor: Oberflächen, Schweißnähte, Guss und Lunker, Coil und Bandware, Schliffbilder. Das Modell wird auf die Fehlerklassen und Bewertungen Ihrer Prüfer trainiert und bewertet danach jedes Teil nach demselben Maßstab.
KI ist nicht Plug-and-Play. Ob Ihre Prüfaufgabe lösbar ist, zeigen wir vorab an Ihren eigenen Bildern. Bringen Sie Musterteile oder Bilder mit an unseren Stand B3-622.
Bilder prüfen lassen: https://www.elunic.com/aisee/kostenlose-erstanalyse/
Produkte & Dienstleistungen
Analyse von Oberflächen- und Beschichtungsfehlern
Automatisierte Sichtprüfung auf Kratzer, Dellen, Beschichtungsfehler, Rost, Risse, Welligkeit und Farbabweichungen. Entwickelt für Produktionsteams, die schnelleres Feedback, weniger Nacharbeit und bessere Rückverfolgbarkeit benötigen. AI.SEE™ ermöglicht die Hochgeschwindigkeitserkennung komplexer Oberflächenanomalien und hilft Herstellern, den Aufwand für manuelle Prüfungen zu reduzieren und zu verhindern, dass fehlerhafte Teile in die Lieferkette gelangen.
End-of-Line (EoL) Qualitätskontrolle
Vollständige visuelle Qualitätssicherung in der letzten Phase Ihrer Produktionslinie. AI.SEE™ fungiert als zuverlässiger Kontrollmechanismus und passt sich durch flexible Nachrüstungs-, Standalone- oder Inline-Implementierungsoptionen an bestehende Infrastrukturen an, um eine 100% zuverlässige Fehlererkennung vor dem Versand zu gewährleisten.
Automatisierte Schliffbild Prüfung mit KI
Die Schliffbild Prüfung ist ein wichtiger Schritt in der Materialanalyse, denn sie dient der detaillierten Untersuchung der Mikrostruktur von Materialproben. Die Schliffbild Analyse wird oft in der Metallografie, Werkstoffwissenschaft und Qualitätskontrolle eingesetzt, um der inneren Struktur von Materialien auf den Grund zu gehen. Diese Methode der Materialanalyse ist sehr aufwändig, da von den Metallproben erst dünne Schliffe zu entnehmen sind, die dann geätzt und schließlich unter dem Mikroskop analysiert werden, um Phasenanteile, Einschlüsse, Gefügestrukturen und andere mikroskopische Merkmale untersuchen zu können. Doch diese Kenngrößen geben Aufschluss über die Qualität der Materialprüfung. Um diesen Vorgang zu automatisieren, wird für die Qualitätsprüfung vermehrt Metallografie Software mit künstlicher Intelligenz eingesetzt.