KI für Qualitätskontrolle und -sicherung in Produktionslinien Schulung

Einführung in die KI für die Qualitätskontrolle

• Überblick über die KI in den Qualitätsprozessen der Fertigung
• Anwendungen in der Inspektion, Defekterkennung und Compliance
• Vorteile und Grenzen der KI-gestützten QA

Erfassung und Vorbereitung von Qualitätsdaten

• Datentypen, die in der QA verwendet werden (Bilder, Sensoren, Produktionsprotokolle)
• Kennzeichnung visueller Datensätze mit LabelImg
• Datenspeicherung und -strukturierung für das Training von Modellen

Einführung in die Computervision für die QA

• Grundlagen der Bildverarbeitung mit OpenCV
• Vorverarbeitungstechniken für industrielle Bilder
• Extraktion visueller Merkmale zur Analyse

Machine Learning für die Anomalieerkennung

• Training einfacher Klassifikatoren für die Defekterkennung
• Einsatz von konvolutionellen neuronalen Netzen (CNNs)
• Unüberwachtes Lernen zur Identifizierung von Anomalien

Ausbeuteprognose mit KI-Modellen

• Einführung in Regressionsmethoden
• Erstellung von Modellen zur Prognose der Produktionsausbeute
• Bewertung und Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit

Integration von KI in Produktionssysteme

• Bereitstellungsoptionen für Inspektionsmodelle
• Edge-KI im Vergleich zur cloudbasierten Analyse
• Automatisierung von Benachrichtigungen und Qualitätsberichten

Praktisches Fallbeispiel und Abschlussprojekt

• Entwicklung eines End-to-End-Prototyps für die KI-Inspektion
• Training und Test mit Beispiel-Datensätzen zur QA
• Präsentation einer funktionsfähigen KI-Lösung für die Qualitätskontrolle

Zusammenfassung und nächste Schritte