SCIIL AI VISION

Was ist SCIIL AI VISION?

SCIIL AI VISION ist eine KI-gestützte Software für automatische visuelle Qualitätsprüfung und industrielle Bildverarbeitung in der Produktion. Auf Basis von Deep Learning automatisiert die Lösung die optische Qualitätskontrolle und unterstützt Unternehmen bei einer reproduzierbaren Fehlererkennung.

Die Software analysiert hochauflösende Kamerabilder in Echtzeit und erkennt Oberflächenfehler sowie optische Defekte wie Falten, Kratzer, Schlieren, Verschmutzungen, Farbabweichungen oder Montagefehler automatisch.

Im Gegensatz zu klassischen Bildverarbeitungssystemen, die feste Referenzbilder vergleichen, erkennt SCIIL AI VISION auch variable und komplexe Fehlerbilder, deren Erscheinungsbild je nach Material, Geometrie, Beleuchtung oder Prozesszustand variiert und mit klassischen Verfahren der industriellen Bildverarbeitung nur schwer zuverlässig erkannt werden können.

SCIIL AI VISION eignet sich sowohl für die automatische Endkontrolle (End-of-Line-Prüfung) als auch für die prozessintegrierte visuelle Qualitätskontrolle direkt an der Produktionslinie.

Sie verbindet KI-basierte Fehlererkennung mit zentraler Datenhaltung, Bedienoberfläche, Administration, Schnittstellen zur Liniensteuerung sowie Funktionen für Dokumentation, Analyse und kontinuierliche Verbesserung. Dadurch wird aus der reinen Sichtprüfung ein nachvollziehbarer, skalierbarer und datenbasierter Qualitätsprozess.

Vorteile der KI-gestützten automatischen Fehlererkennung für Ihre Produktion

Mit SCIIL AI VISION können Sie manuelle Sichtprüfungen reduzieren, Prüfentscheidungen objektivieren und Qualität standardisieren. Die Lösung erkennt Abweichungen sofort, dokumentiert Ergebnisse lückenlos und kann nachgelagerte Prozesse automatisch anstoßen – beispielsweise einen Line-Stop, Rework-Trigger oder die gezielte Ansteuerung von Robotern und Cobots für automatisierte Nachbearbeitungsprozesse. Das entlastet Prüfpersonal, senkt Prüfkosten und unterstützt stabile Qualitätsstandards auch bei Variantenvielfalt, Materialwechseln und engen Taktzeiten.

Ein weiterer Vorteil liegt in der zentralen Deep-Learning-Architektur. KI-Modelle können einmal trainiert und anschließend auf mehrere Linien, Stationen oder Werke ausgerollt werden. Neue Varianten, Materialien oder Defektbilder lassen sich durch eigenes Labeling (Markieren und Klassifizieren von Fehlerbildern) kontinuierlich nachlernen. Das Qualitätswissen bleibt im Unternehmen, erfahrene Mitarbeiter können die KI selbst weiter trainieren und sind bei Produktänderungen oder Optimierungen nicht auf den Softwarehersteller angewiesen.

SCIIL AI VISION beschränkt sich nicht auf die automatische Fehlererkennung. Die Software kann erkannte Defekte unmittelbar an nachgelagerte Prozesse übergeben und beispielsweise Roboter oder Cobots gezielt zur automatisierten Nachbearbeitung ansteuern. Dadurch wird aus der visuellen Qualitätsprüfung ein aktiver Bestandteil des Produktionsprozesses und nicht lediglich ein End-of-Line-Prüfsystem.

Highlights und wichtige Features

• KI-basierte Analyse hochauflösender Kamerabilder in Echtzeit

• Automatische Erkennung dynamischer und statischer Defekte

• Zentrale Verwaltung von KI-Modellen, Prüfparametern und Lichtsettings

• Automatische Auswahl des passenden KI-Modells anhand von Artikel, Variante

• Lückenlose Traceability für Produkte mit Seriennummer, mit Bildern, Prüfergebnissen, Defekten und Entscheidungen

• Dashboards, Heatmaps, Berichte und statistische Auswertungen für die Qualitätsanalyse

• Automatische Benachrichtigungen bei auffälligen Trends oder Defekthäufungen

• Schnittstellen zur Liniensteuerung, zu Produktinformationen und zu nachgelagerten Prozessen

• Automatisierung der End-of-Line-Qualitätskontrolle und Quality Gates

• Ansteuerung von Robotern und Cobots für automatisierte Nachbearbeitungsprozesse

Für wen eignet sich SCIIL AI VISION?

SCIIL AI VISION eignet sich besonders für produzierende Unternehmen mit hoher Variantenvielfalt, komplexen Oberflächen und dynamischen Fehlerbildern, bei denen klassische Bildverarbeitungssysteme an ihre Grenzen stoßen. Die Software automatisiert die visuelle Qualitätsprüfung, unterstützt eine reproduzierbare optische Qualitätskontrolle und macht Fehlerdaten systematisch auswertbar.