{"id":5629,"date":"2025-05-28T09:51:36","date_gmt":"2025-05-28T07:51:36","guid":{"rendered":"https:\/\/site.cl-electronics.com\/nutzen-sie-die-ki-gestuetzte-erkennung-von-anomalien-in-ihrer-produktionslinie\/"},"modified":"2025-06-02T15:05:11","modified_gmt":"2025-06-02T13:05:11","slug":"nutzen-sie-die-ki-gestuetzte-erkennung-von-anomalien-in-ihrer-produktionslinie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/site.cl-electronics.com\/de\/nutzen-sie-die-ki-gestuetzte-erkennung-von-anomalien-in-ihrer-produktionslinie\/","title":{"rendered":"Nutzen Sie die KI-gest\u00fctzte Erkennung von Anomalien in Ihrer Produktionslinie!"},"content":{"rendered":"\t\t
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Sehen Sie sich das Video an<\/a><\/p>\n

Das GoPxL Anomaly Detector Toolset von LMI nutzt traditionelle und KI-basierte Tools in GoPxL, um eine leistungsstarke 3D-Fehlererkennung f\u00fcr anspruchsvolle Anwendungen in der Produktion von Komponenten f\u00fcr die Automobil-, Lebensmittel-, Baustoff-, Reifen- und viele andere Industrien zu erm\u00f6glichen. Benutzer k\u00f6nnen diese leistungsstarke 3D-Fehlererkennungsl\u00f6sung direkt auf GoMax trainieren und implementieren, ohne auf zus\u00e4tzliche Cloud- oder Hardware-basierte Ressourcen f\u00fcr das anf\u00e4ngliche und nachfolgende Modelltraining angewiesen zu sein. Der Anomaly Detector l\u00e4sst sich mit allen Gocator Line Profiler-, Snapshot- und Line Confocal-Sensoren integrieren, wenn er mit GoMax beschleunigt wird. <\/p>\n

Verwenden Sie das GoPxL Anomaly Detector Toolset, um Defekte und Unregelm\u00e4\u00dfigkeiten an bearbeiteten oder gegossenen Teilen mit komplexen Geometrien zu finden. Trainieren Sie ein KI-Modell, um gute und schlechte Teile direkt an der Produktionslinie zu identifizieren, ohne eine Cloud-Verbindung, eine CAD-Datei oder komplexe Schwellenwerte, wie sie bei herk\u00f6mmlichen Tools verwendet werden. <\/p>\n

Die Vorteile des GoPxL Anomaly Detector-Toolsets von LMI auf einen Blick:<\/strong><\/p>\n

Erkennen Sie Merkmale unterschiedlicher Formen und Gr\u00f6\u00dfen<\/strong><\/p>\n

Herk\u00f6mmliche Tools eignen sich zwar hervorragend f\u00fcr die Blob- und Segmentierungsanalyse, aber sie erfordern die Anpassung von Schwellenwerten, die oft f\u00fcr jede Komponente spezifisch sind. Mit dem Anomalie-Detektor muss der Benutzer keine Erkennungsschwellen verwalten. Das Training basiert auf der Bereitstellung eines Datensatzes mit OK- und NG-Teilen und der Erstellung eines Erkennungsmodells speziell f\u00fcr die Teile im Datensatz. <\/p>\n

Integrierter KI-Modellierungs-Workflow<\/strong><\/p>\n

Die Modellschulung und die zugeh\u00f6rigen Datens\u00e4tze werden direkt in den GoPxL-Tools verwaltet, so dass Sie weniger Zeit damit verbringen, Dateien und Datens\u00e4tze zu verschieben, als wenn Sie eine separate Anwendung f\u00fcr die Modellschulung verwenden w\u00fcrden.<\/p>\n

Ausbildung an der Produktionslinie<\/strong><\/p>\n

Trainieren Sie Daten direkt auf GoMax und vermeiden Sie den Zeit-, Kosten- und Sicherheitsaufwand, der mit dem Verschieben von Daten in die Cloud oder auf einen lokalen PC verbunden ist. Training und Inferenz verwenden dieselbe Lizenz, so dass Modelle in der Produktion ohne zus\u00e4tzliche Entwicklungslizenz aktualisiert werden k\u00f6nnen. <\/p>\n

Verwenden Sie die Vorhersage, um neue Produktionsdaten zu kennzeichnen<\/strong>.<\/p>\n

Nach dem anf\u00e4nglichen Training k\u00f6nnen Sie assistierte Beschriftungen verwenden, um Iterationen schnell und einfach durchzuf\u00fchren. Messen Sie Anomalien und definieren Sie akzeptable Schwellenwerte. Oberfl\u00e4chenanomalien werden zur Messung und Pr\u00fcfung an nachfolgende Tools weitergegeben. Benutzer k\u00f6nnen Anomalien einer bestimmten Gr\u00f6\u00dfe oder Form weitergeben, je nachdem, was der Endbenutzer f\u00fcr akzeptabel h\u00e4lt. <\/p>\n

F\u00fcgen Sie benutzerdefinierte Funktionen mit dem Script und Python GDK hinzu.<\/strong><\/p>\n

Verwenden Sie das Python-basierte Skript-Tool, um benutzerdefinierte Logik hinzuzuf\u00fcgen oder Messschwellenwerte aus einer lokalen Datei abzurufen. Power-User k\u00f6nnen das Python GDK verwenden, um Modelle mit Open-Source- und propriet\u00e4ren Tools zu trainieren und anschlie\u00dfend einzusetzen. <\/p><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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