Automatische optische Inspektion mit KI

Fehler erkennen,
bevor sie teuer werden.

KI-gestützte optische Inspektion prüft Oberflächen, Konturen und Materialmerkmale in Echtzeit — direkt in der laufenden Produktion, bevor aus Defekten Ausschuss oder Reklamationen werden.

Herausforderungen in der Praxis

Was passiert, wenn Fehler zu spät erkannt werden?

Manuelle Sichtprüfung ist langsam, ermüdet und lässt sich nicht skalieren. Vier Muster tauchen dabei immer wieder auf.

Späte Fehlererkennung

Defekte werden erst nachgelagert sichtbar — Nacharbeit, Ausschuss und Reklamationskosten steigen exponentiell.

Schwankende Prüfqualität

Das Ergebnis hängt von Tagesform und Erfahrung ab — das erhöht Gewährleistungs- und Produkthaftungsrisiken.

Prüfung als Engpass

Die Linie könnte schneller — doch die manuelle Kontrolle bremst den Takt und damit das Wachstum.

Lückenhafte Dokumentation

Reproduzierbare Nachweise kosten zu viel Aufwand — ein lückenloses Prüfprotokoll bleibt die Ausnahme.

Unser Ansatz

Erst messen, dann rechnen.

Viele Ansätze kompensieren schwierige Bilddaten mit immer komplexerer KI. Wir machen es umgekehrt: Wir perfektionieren die Messtechnik, sodass Defekte schon in der Aufnahme klar getrennt vorliegen — die KI-Auswertung wird dann zur einfachen Klassifikationsaufgabe.

Automatisch erkannter Partikeldefekt auf einer Oberfläche, markiert mit rotem Begrenzungsrahmen

Partikeldefekt — im Dunkelfeld isoliert und lokalisiert.

Iriserkennung: Pupille und Iris werden mit farbigen Konturen und Mittelpunkt vermessen

Konturvermessung — Pupille und Iris präzise segmentiert.

Kratzer auf einer Holzoberfläche, automatisch erkannt und mit Rahmen und Label markiert

Oberflächenkratzer — klassifiziert und mit Position gemeldet.

Intelligente Beleuchtung

Hellfeld (452 nm, Blau) zeigt Verschmutzungen und Oxidationen, Dunkelfeld (632 nm, Rot) hebt Kratzer und Dellen hervor — simultan in getrennten Farbkanälen.

Hochauflösende Erfassung

Eine Farb-Zeilenkamera scannt die Oberfläche bei bis zu 25 µm/Pixel — ein Bild, in dem Defekttypen bereits getrennt vorliegen.

KI-gestützte Auswertung

Weil Defekte je Kanal klare Signaturen haben, bleibt die Trainingseffizienz hoch und die Falsch-Positiv-Rate niedrig.

Nahtlose Integration

Prüfergebnisse fließen direkt in MES, ERP und SCADA — Inline-Inspektion in der Linie, ohne Taktverlust.

Ihre Vorteile

Warum Kamerasysteme
die Sichtprüfung schlagen.

Höhere Genauigkeit

Erkennt selbst kleinste Defekte zuverlässiger als das menschliche Auge.

Kontinuierlich & in Echtzeit

Prüfung ohne Ermüdung — rund um die Uhr, in gleichbleibender Qualität.

Höhere Prozessgeschwindigkeit

Erprobt auf Fließbändern bei 8–10 m/Sekunde.

Lernfähige Modelle

Neue Fehlertypen werden durch Training ergänzt, ohne die Anlage umzubauen.

Lückenlose Dokumentation

Jedes Teil wird klassifiziert und revisionssicher protokolliert.

Weniger Ausschuss

Ausschuss- und Nacharbeitskosten sinken typischerweise um rund 70 %.

Ingenieur bei der Justage einer Industriekamera am optischen Prüfstand

Justage von Objektiv und Kamera — die Bildqualität entscheidet, bevor der Algorithmus anfängt.

Praxisbeispiel · INERATEC

Edelstahlfolien für Fischer-Tropsch-Reaktoren.

Kratzer, Dellen, Verschmutzungen und Oxidationen auf hochglänzenden Metalloberflächen — automatisch erkannt mit kombinierter Hell- und Dunkelfeldbeleuchtung.

> 99 %

Detektionsgenauigkeit

25 µm

Auflösung pro Pixel

< 1 s

Prüfzeit pro Bauteil

Blaukanal-Aufnahme einer Edelstahlfolie mit erkanntem Kratzer und Defektbereich

Edelstahlfolie im Blaukanal · erkannter Kratzer und Defektbereich.

“

Die Kombination aus technischer Exzellenz und Praxisnähe macht Grünspecht für uns zu einem wertvollen Technologiepartner. Wir empfehlen Grünspecht als kompetenten Partner für anspruchsvolle Innovations- und Automatisierungsprojekte.

Dr. Thomas Neubert · Hydrive
Nächster Schritt

Funktioniert das auch
für Ihre Oberfläche?

Jede Prüfaufgabe ist anders. In unserem Laborprüfstand testen wir Ihr Mustermaterial — bevor eine Investitionsentscheidung fällt.