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Schulungsübersicht
Einführung in die industrielle Bildverarbeitung
- Überblick über Maschinenbildgebungssysteme in der Fertigung
- Typische Fehler: Risse, Kratzer, Fehlausrichtungen, fehlende Komponenten
- KI im Vergleich zu herkömmlichen regelbasierten visuellen Inspektionen
Bildakquise und Vorverarbeitung
- Kamerasysteme und Einstellungen zur Bildaufnahme
- Rauschunterdrückung, Kontrastverbesserung und Normalisierung
- Datenaugmentierung für robustere Trainingsdaten
Methoden zur Objekt Detection und Segmentierung
- Klassische Ansätze (Schwellenwertbildung, Kantenerkennung, Konturen)
- Deep-Learning-Methoden: CNNs, U-Net, YOLO
- Auswahl zwischen Detection, Klassifizierung und Segmentierung
Entwicklung von Fehlererkennungsmodellen
- Vorbereitung annotierter Datensätze
- Training von Fehlerklassifikatoren und Segmentation-Modellen
- Modellbewertung: Präzision, Recall, F1-Score
Bereitstellung in industriellen Umgebungen
- Hardwareaspekte: GPUs, Edge-Geräte, Industriepersonencomputer
- Architektur einer Echtzeit-Inspektionspipeline
- Integration mit SPS-Systemen und Fabrikautomatisierungslösungen
Leistungsoptimierung und Wartung
- Umgang mit sich ändernden Lichtverhältnissen und Produktionsbedingungen
- Modell-Neuschulung und kontinuierliches Lernen
- Integration von Warnmeldungen, Logging und QA-Berichterstattung
Fallstudien und Domänenanwendungen
- Fehlererkennung im Automobilbau und beim Schweißen
- Oberflächeninspektion in der Elektronik- und Halbleiterindustrie
- Etiketten- und Verpackungskontrolle in der Pharma- und Lebensmittelindustrie
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung mit Konzepten des maschinellen Lernens oder der Bildverarbeitung
- Vertrautheit mit der Python-Programmierung
- Grundlegendes Verständnis von Qualitätskontrolle oder industrieller Automatisierung
Zielgruppe
- QA-Teams
- Automatisierungsingenieure
- Entwickler für Bildverarbeitung
14 Stunden