Computer Vision
Aus Bildpunkten wird eine Entscheidung: Bauteil in Ordnung oder nicht.
Ein Mensch erkennt einen Kratzer auf einem Bauteil in einem Sekundenbruchteil. Eine Maschine sieht zunächst nur Zahlenwerte für Millionen einzelner Bildpunkte. Computer Vision beschreibt die Verfahren, mit denen aus diesen Zahlenwerten wieder eine Aussage wird: Bauteil in Ordnung oder nicht.
Wofür Unternehmen Bildanalyse einsetzen
Die Anwendungsfälle, die im Mittelstand tatsächlich in den Betrieb gehen, sind unspektakulärer, als die Fachpresse vermuten lässt. Es geht selten um autonomes Fahren und fast immer um eine wiederkehrende Prüfung, die heute ein Mensch macht und die er gegen Schichtende schlechter macht als am Morgen.
Sichtprüfung in der Fertigung
Kratzer, Risse, fehlende Bohrungen, falsch sitzende Dichtungen. Eine Kamera über dem Band nimmt jedes Teil auf, das Modell entscheidet in Millisekunden über Gutteil oder Ausschuss. Der größte Aufwand liegt selten im Modell, sondern in der Beleuchtung: Wer den Fehler mit bloßem Auge nur bei schräg einfallendem Licht sieht, muss genau dieses Licht am Prüfplatz reproduzieren.
Vollständigkeits- und Montagekontrolle
Sind alle Bauteile verbaut, sitzt das Typenschild richtig, stimmt die Etikettenposition? Solche Prüfungen laufen heute oft am Ende der Linie durch einen Menschen, der sie nach zwei Stunden Schicht nicht mehr gleich zuverlässig macht.
Dokumente und Formulare lesen
Rechnungen, Lieferscheine, Prüfprotokolle, handschriftliche Notizen auf Laufkarten. Hier verschwimmt die Grenze zwischen Bildanalyse und Textverarbeitung. Wie wir das im Rechnungseingang aufsetzen, steht auf unserer Seite zur KI-Rechnungsverarbeitung.
Zählen und Vermessen
Stückzahlen auf einer Palette, Füllstände in einem Silo, Längen und Durchmesser ohne Kontakt zum Werkstück. Vermessung braucht eine kalibrierte Kamera und eine bekannte Referenzstrecke im Bild. Ohne die wird aus jeder Zahl eine Schätzung.
Auffälligkeiten in Aufnahmen finden
Wenn Fehler selten und jedes Mal anders aussehen, funktioniert das Anlernen einzelner Fehlerklassen nicht. Dann trainiert man das Modell nur auf Gutteilen und lässt es melden, was von diesem Normalbild abweicht.
Woran Bildprojekte scheitern
Nach unserer Erfahrung liegt das Problem fast nie beim Modell. Die Architekturen für Klassifikation, Objekterkennung und Segmentierung sind gut erforscht und frei verfügbar. Was Projekte kippen lässt, ist die Aufnahmesituation.
Ein Beispiel, das in ähnlicher Form immer wieder auftaucht: Eine Prüfstation steht neben einem Rolltor. Im Winter fällt gegen Mittag Sonnenlicht auf das Band, und ein Modell, das im Dezember an Aufnahmen aus der Halle trainiert wurde, wird im Juni unbrauchbar. Feste Beleuchtung, abgeschirmtes Prüffeld, immer gleicher Abstand zur Kamera. Diese drei Punkte entscheiden mehr über die Trefferquote als die Wahl zwischen zwei Netzarchitekturen.
Der zweite Klassiker sind fehlende Fehlerbilder. Wer eine Ausschussquote von unter einem Prozent hat, findet im Archiv Tausende Gutteile und eine Handvoll Fehler. Dafür gibt es Wege, etwa das Training ausschließlich auf Gutteilen mit anschließender Abweichungsmeldung, oder das gezielte Anlegen von Fehlerteilen für die Aufnahme. Beides muss man aber vorher wissen und einplanen.
Was wir konkret machen
Wir beginnen mit einer Machbarkeitsprüfung auf dem Bildmaterial, das bei Ihnen ohnehin anfällt. Daraus entsteht eine Aussage, die zwei Richtungen haben kann: Die Aufgabe ist mit der heutigen Aufnahmesituation lösbar, oder es müssen zuerst Kamera, Objektiv und Licht angepasst werden. Beide Antworten sind ein Ergebnis.
Danach bauen wir einen Piloten an einer Station. Der läuft zunächst mit, ohne einzugreifen, und wird gegen die Entscheidung des Prüfers gemessen. Erst wenn diese Zahlen stimmen, koppeln wir die Anlage an. Die Modelle laufen dabei auf Ihrer Hardware. Für die meisten Prüfaufgaben genügt eine einzelne GPU im Schaltschrank, und Ihre Konstruktions- und Prozessbilder bleiben im Haus.
Bernhard Mayr hat 2012 eine der ersten praxisorientierten KI-Anwendungen in Oberösterreich gebaut, damals für die Auswertung medizinischer Bilddaten bei niedergelassenen Ärzten. Die Fragen, die ein Bildprojekt trägt, sind seither die gleichen geblieben.
Förderung verfügbar, Antragsfrist läuft
DIGITAL.PLUS 26: Bis zu € 7.000 Zuschuss für dieses Projekt
KMU mit Standort in Oberösterreich können dieses Projekt im Rahmen von DIGITAL.PLUS 26 mit einem Zuschuss von bis zu 35 % der Projektkosten (max. € 7.000) fördern lassen. Projektstart ab sofort möglich, Antragstellung bis 2. November 2026.
Häufige Fragen zu Computer Vision
Was ist Computer Vision?
Computer Vision umfasst die Verfahren, mit denen ein Rechner aus Bildpunkten eine Aussage macht: Bauteil in Ordnung oder nicht, Objekt vorhanden oder fehlend, Zahl auf dem Etikett lautet 4711. Technisch stecken dahinter meist neuronale Netze, die an vielen Beispielaufnahmen gelernt haben, welche Muster zu welcher Aussage gehören.
Wie viele Bilder brauchen wir, damit ein Modell funktioniert?
Für eine klar abgegrenzte Prüfaufgabe reichen oft einige hundert Aufnahmen je Fehlerbild, wenn die Aufnahmesituation stabil ist. Der Engpass ist fast nie die Menge, sondern die Verteilung: Von den seltenen Fehlern liegen typischerweise zu wenige Beispiele vor. Genau darum beginnt jedes Projekt bei uns mit einer Sichtung Ihres vorhandenen Bildmaterials, bevor über Modelle gesprochen wird.
Brauchen wir dafür teure Spezialkameras?
Meistens nicht. Für viele Aufgaben genügt eine gute Industriekamera mit fest verbautem Objektiv und einer definierten Beleuchtung. Teuer wird es dort, wo sehr hohe Taktraten, große Prüffelder oder Messgenauigkeiten im Hundertstelmillimeter gefragt sind. Was Sie brauchen, klärt sich in der Machbarkeitsprüfung, nicht im Angebot.
Laufen die Bilder in einer Cloud?
Nicht, wenn Sie das nicht wollen. Bildanalyse ist einer der Anwendungsfälle, die sich besonders gut lokal betreiben lassen: Das Modell ist klein genug für eine einzelne GPU in der Fertigung, und die Aufnahmen verlassen Ihr Netz nie. Konstruktionsnahe Bilddaten sind oft schützenswerter als jeder Text. Mehr dazu auf unserer Seite zur lokalen KI-Infrastruktur.
Wie läuft ein Computer-Vision-Projekt bei Ihnen ab?
Wir starten mit einer Machbarkeitsprüfung auf Ihrem vorhandenen Bildmaterial. Sie zeigt, ob die Aufgabe mit der heutigen Aufnahmesituation lösbar ist oder ob zuerst Kamera und Licht angepasst werden müssen. Danach folgt ein Pilot an einer Station, erst dann die Ausweitung. Wenn die Machbarkeitsprüfung negativ ausfällt, sagen wir das und Sie sparen sich das Projekt.
Ist eine Computer-Vision-Lösung förderbar?
Für KMU mit Standort in Oberösterreich sind KI-Projekte über DIGITAL.PLUS 26 mit bis zu 35 % der Projektkosten (max. € 7.000) förderfähig. Wir prüfen die Förderfähigkeit und begleiten die Antragstellung.
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Bildanalyse steht selten allein. Diese Seiten greifen die angrenzenden Fragen auf.
Sie haben eine Prüfaufgabe, die heute jemand von Hand macht?
Schicken Sie uns eine Handvoll Aufnahmen. Wir sagen Ihnen, ob sich daraus ein Modell bauen lässt, und was dafür an Kamera und Licht nötig wäre.
Oder schreiben Sie uns direkt: [email protected] | +43 660 31 96 763