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Schulungsübersicht
Einführung in die industrielle Computergesystemik
- Überblick über maschinelle Sehsysteme im Fertigungsprozess
- Typische Fehler: Risse, Kratzer, Fehlausrichtungen, fehlende Bauteile
- KI im Vergleich zur herkömmlichen regelbasierten visuellen Inspektion
Bildakquise und Vorverarbeitung
- Kamerasysteme und Einstellungen für die Bildaufnahme
- Rauschunterdrückung, Kontrastverstärkung und Normalisierung
- Daten-Augmentation zur Verbesserung der Trainingsrobustheit
Techniken zur Objekt-Erkennung und Segmentierung
- Klassische Ansätze (Schwellenwertverfahren, Kantenerkennung, Konturen)
- Deep-Learning-Methoden: CNNs, U-Net, YOLO
- Auswahl zwischen Erkennung, Klassifizierung und Segmentierung
Entwicklung von Fehlererkennungsmodellen
- Vorbereitung annotierter Datensätze
- Training von Fehlerklassifikatoren und Segmentierern
- Modellbewertung: Präzision, Recall, F1-Score
Einsatz in industriellen Umgebungen
- Hardware-Aspekte: GPUs, Edge-Geräte, industrielle PCs
- Architektur von Echtzeit-Inspektions-Pipelines
- Integration mit SPS (Speicherprogrammierbaren Steuerungen) und Fabrik-Automatisierungssystemen
Leistungsoptimierung und Wartung
- Umgang mit veränderten Lichtverhältnissen und Produktionsbedingungen
- Wiederholung des Modelltrainings und kontinuierliches Lernen
- Integration von Alarmmeldungen, Logging und QA-Berichterstattung
Fallstudien und Domänenanwendungen
- Fehlererkennung in der Automobilzusammenführung und Schweißen
- Oberflächeninspektion in der Elektronik- und Halbleiterindustrie
- Überprüfung von Etiketten und Verpackungen in Pharma- und Lebensmittelbranchen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung mit Konzepten des maschinellen Lernens oder der Computergesysteme
- Vertrautheit mit Python-Programmierung
- Grundlegende Kenntnisse in Qualitätskontrolle oder industrieller Automatisierung
Zielgruppe
- QA-Teams
- Automatisierungstechniker
- Entwickler von Computergesystemen
14 Stunden