KI-gestützte Qualitätssicherung für präzise Oberflächenveredelung

Der Fachbeitrag beleuchtet die Herausforderungen der Qualitätsprüfung beim Eloxieren von Aluminium, insbesondere unter engen Taktzeiten. Ein Spezialist für Oberflächenbehandlungen setzt auf KI-basierte Inspektionen, um eine effizientere und genauere Fehlererkennung zu gewährleisten. Die neuronalen Netzwerke der KI werden mit Bildmaterial trainiert, bis sie die gewünschte Erkennungssicherheit erreichen. Im Vergleich zu traditionellen Methoden bietet die KI-gestützte Qualitätssicherung Vorteile bei der Identifikation von Fehlervariationen. Das Unternehmen BWB Oberflächentechnik nutzt die KI-basierte Software AI.SEE von Elunic, um die Qualitätsprüfung zu optimieren. Die Software ermöglicht eine 360-Grad-Prüfung der Teile und kann Fehler auf allen fünf Sichtseiten detektieren. Durch 'Smartes Data Mining' und 'Deep-Learning-Algorithmen' werden auch kleinste Fehler auf heterogenen Oberflächen erkannt, was zu einer signifikanten Steigerung der Qualität und Effizienz beiträgt.