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Visuelle Qualitätskontrolle

Visuelle Qualitätskontrollen durch Machine Learning

Optimieren Sie die Qualität, indem Sie KI-gestützte Inspektionen in Ihre Produktionsabläufe integrieren - mit handelsüblichen Kameras und ohne Code-Konfiguration.

Qualitätsinspektion mit Kamera und KI

Minimierung von Produktfehlern durch visuelle Qualitätskontrollen

Manuelle Qualitätskontrollen sind oft langsam und fehleranfällig, was das Risiko erhöht, dass Fehler durchschlüpfen. Mit den Computervision-Funktionen von Tulip können Hersteller die Last mühsamer manueller Prüfungen verringern, die Produktivität steigern und die Qualität verbessern, indem sie Bedienern helfen, Produktfehler schneller und mit größerer Genauigkeit zu erkennen.

Computervision App, die auf Defekte prüft

Verbessern Sie Ihre Prüfungen mit demokratisierter Technologie

Sie brauchen keinen Doktortitel, um eine Sichtprüfung mit Tulip einzurichten. Verbinden Sie die neuesten Fortschritte bei der menschenzentrierten Computervision mit No-Code-Anwendungen, um die Qualität Ihrer Betriebsabläufe zu verbessern. Verwenden Sie kostengünstige handelsübliche Kameras, um Objekte und Bewegungen in Ihren Prozessen zu verfolgen.

Computervision App, die prüft, ob das Gerät richtig ausgerichtet ist
  • Beseitigung von Produktionsengpässen

    Rationalisieren Sie Qualitätskontrollen und stellen Sie sicher, dass keine Mängel den Kunden erreichen, ohne die Produktion zu verlangsamen.

  • Reduzierung von Bedienerfehlern

    Beugen Sie mentaler Ermüdung vor, die dazu führen kann, dass schlechte Teile akzeptiert und gute Teile abgelehnt werden, was zu Risiken und Verschwendung führt.

  • Verhinderung von Wissensverlust

    Die Schulung neuer Bediener zum Erkennen von Qualitätsunterschieden bei Produkten ist zeit- und kostenintensiv.

Eine einfachere Möglichkeit zur Rationalisierung von Qualitätskontrollen

  • Edge Execution

    Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von cloudbasierten Machine Learning-Funktionen ohne Latenzzeiten.

  • Fehlererkennung

    Verwenden Sie ein KI-Modell, um Mängel, Anomalien, Fehler und Probleme bei Objekten zu erkennen und Warnungen an Bediener auszugeben, damit sie genauere Prüfungen durchführen können.

  • Klassifizierung von Fehlern *

    Ermitteln Sie die Anzahl der Fehler anhand der Art des jeweiligen Fehlers.

  • Zählung von Fehlern *

    Ermitteln Sie die Anzahl der Fehler anhand der Art des jeweiligen Fehlers.

  • Fehlermessung *

    Messen Sie die Fehlerlänge, um festzustellen, wie groß der Fehler an einem Objekt ist.

  • Fehlerlokalisierung *

    Geben Sie xyz-Koordinaten an, um den Ort des Fehlers zu bestimmen.

Integration visueller Qualitätskontrollen in die Arbeitsabläufe Ihrer Mitarbeiter

Fordern Sie eine Demo an, um mehr darüber zu erfahren, wie Tulip Ihre Arbeitsabläufe verändern und Ihre Mitarbeiter unterstützen kann.

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