Optische Qualitätssicherung

Steigern Sie die Qualität Ihrer Produktion und Logistik mittels KI-basierten Prüfsystemen. Wir liefern die voll-integrierbare Bildverarbeitungslösung für Ihre Qualitätsinspektion.
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Produktionsfehler erkennen und abstellen

Mit unseren Lösungen zur automatisierten optischen Qualitätssicherung lassen sich Fehler in der Produktion und Logistik schnell und effektiv identifizieren und abstellen. Bildverarbeitung und Künstliche Intelligenz (KI) ermöglichen es heute, verschiedenste und komplexeste Fehler zuverlässig zu erkennen und zu klassifizieren. Über unsere KI zur Qualitätsprüfung werden somit schnell und langfristig Genauigkeiten erreicht, an denen konventionelle Systeme scheitern.

Anwendungsfelder

Bauteilinspektion

Gewährleisten Sie gleichbleibend hohe Qualität mit KI-basierter Fertigungskontrolle der Data Spree. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz lassen sich verschiedenste Fehlerklassen und Abweichungen für verschiedenste Produkte und Materialen einfach und schnell in Echtzeit identifizieren.

Metallische Werkstücke
  • Zuverlässiger Umgang mit reflektierenden Oberflächen
  • Erkennung verschiedener Fehlertypen (Risse, Fehlstücke, Beulen, Kratzer, geometrische Abweichungen)
  • Unterschiedlichste Metalle, Stähle und NE-Metalle
  • Echtzeit-Fehlererkennung bei laufender Produktion
  • Klassifizierung von Fehlern
Kunststoffe und Spritzguss
  • Erkennung verschiedenster Fehlertypen (Risse, Fehlspritzungen, Überstände, geometrische Abweichungen)
  • Unterschiedlichste Kunststoffe und Farben
  • Echtzeit-Fehlererkennung bei laufender Produktion
  • Klassifizierung von Fehlern

Oberflächeninspektion & Schweißnahtkontrolle

Mit KI-basierter Bildverarbeitung von Data Spree gelangen Sie zu höchster Qualität in Ihrer Produktion. Ob Bahnwaren, metallische Oberflächen, lackierte Oberflächen, Papier, Glasoberflächen oder andere anspruchsvolle Oberflächen, auch bei hohen Durchlaufgeschwindigkeiten detektiert die KI Fehler, Kratzer, Einschlüsse oder Löcher zuverlässig.

Materialoberflächen
  • Erkennung verschiedener Fehlertypen (Risse, Kratzer, Beulen, Löcher, Einschlüsse, Lunker, Farbfehler, Strukturfehler)
  • Zuverlässiger Umgang mit unterschiedlichen Materialien (Metalle, Stoffe, Holz, Glas)
  • Echtzeit-Fehlererkennung bei laufender Produktion
  • Klassifizierung von Fehlern
Schweißnähte
  • Erkennung verschiedener Fehlertypen (Fehlstellen, Löcher bzw. Poren, Risse, ungleichmäßige Nahtformen, Nahteinfall, Nahtüberhöhung, Spritzerbildung, Bindefehler, Bauteilversatz)
  • Zuverlässiger Umgang mit unterschiedlichen Werkstoffen und Schweißverfahren
  • Echtzeit-Fehlererkennung bei laufender Produktion
  • Klassifizierung von Fehlern

Verpackungskontrolle

Die Vielseitigkeit an Formen, Farben, Material, Oberflächen und Fehlertypen von heutigen Verpackungen stellen eine enorme Herausforderung für optische Qualitätsinspektionen dar. MitKünstliche Intelligenz ist es möglich über einfache Trainingsmethoden schnell zu sehr robusten QM-Lösungen zu gelangen.

Klassische Produktverpackungen
  • Zuverlässiger Umgang mit verschiedensten Verpackungstypen
  • Erkennung verschiedener Fehlertypen (Risse, Fehlstücke, Beulen, Kratzer, geometrische Abweichungen, fehlender Inhalt)
  • Erkennung von Druckfehlern
  • Unterschiedlichste Materialien, Farben und Oberflächen
  • Echtzeit-Fehlererkennung bei laufender Produktion
  • Klassifizierung von Fehlern
Spezielle Verpackungen, Konserven, Dosen, Flaschen
  • Zuverlässiger Umgang mit verschiedensten Verpackungstypen
  • Erkennung verschiedener Fehlertypen (Risse, Fehlstücke, Beulen, Kratzer, geometrische Abweichungen, fehlender Inhalt)
  • Erkennung von Druckfehlern
  • Unterschiedlichste Materialien, Farben und Oberflächen
  • Echtzeit-Fehlererkennung bei laufender Produktion
  • Klassifizierung von Fehlern

Lebensmittelverarbeitung

Die Verarbeitung von Lebensmitteln ist aufgrund der Unterschiede an Strukturen, Oberflächen, Formen und Fehlerbildern immer eine sehr anspruchsvolle Aufgabe für Bildverarbeitungssysteme. Mithilfe von KI-basierter Bildverarbeitung lassen sich jedoch schnell und zuverlässig verschiedenste Anomalien detektieren und lokalisieren.

  • Erkennung verschiedener Fehlertypen (Risse, Fehlstücke, Löcher, Brüche, geometrische Abweichungen)
  • Zuverlässiger Umgang mit verschiedensten Lebensmitteln und Backwaren
  • Unterschiedliche Formen, Farben und Oberflächen
  • Detektieren und Lokalisierung von Fremdkörpern
  • Echtzeit-Fehlererkennung bei laufender Produktion
  • Klassifizierung und Lokalisierung von Fehlern

Erntekontrolle

Bei der automatisierten Kontrolle und Sortierung von Erntegütern scheitern konventionelle Bildverarbeitungsmethoden oft. Mit der hohen Varianz an Merkmalen können KI-basierte Bildverarbeitungsmethoden langfristig deutlich besser und sicherer umgehen.

  • Erkennung verschiedener Fehlertypen (Fehlstellen, falscher Reifegrad, Fremdkörper)
  • Zuverlässiger Umgang mit verschiedensten Erntegütern
  • Unterschiedliche Formen, Farben und Oberflächen
  • Detektieren und Lokalisierung von Fremdköpern
  • Echtzeit-Sortierung nach Größe oder Sorte
  • Echtzeit-Fehlererkennung im laufenden Betrieb
  • Klassifizierung und Lokalisierung von Fehlern

Lassen Sie uns über Ihren Anwendungsfall sprechen.

Telefon: +49 (0) 30 220 118 36
E-Mail: info@data-spree.com
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