Anomaly Detection module

Das Anomaly Detector-Modul von PEKAT VISION erkennt bisher unbekannte oder neuartige Fehler, wodurch die Trainingszeit erheblich verkürzt und der Einsatzprozess effizient gestaltet wird. Dies macht es zur idealen Wahl für Branchen, die schnelle, zuverlässige und effiziente Inspektionslösungen benötigen.

Anomalieerkennung basierend ausschließlich auf fehlerfreien Bildern

OK images for training only icon
Training mit OK-Bildern
Für das Training werden ausschließlich fehlerfreie Bilder verwendet
No annotation required icon
Keine Fehlerannotation
Für das Training sind keine Fehlerannotationen erforderlich
Super fast training icon
Schnelles
Training
Außergewöhnlich schnelles Modul-Training
Detects novel defects icon
Erkennung neuartiger Fehler
Bisher unbekannte Fehler werden problemlos erkannt
Anomaly Detector — carburetor inspection screenshot

Fehler und Anomalien leicht identifizieren

Das Anomaly Detector-Modul erkennt Abweichungen vom OK-Zustand, die auf Fehler hinweisen. Besonders nützlich in Anwendungen, in denen Fehler selten und vielfältig sind. Selbst wenn Form, Größe, Position oder Art des Fehlers unvorhersehbar sind, kann das Modul diese problemlos erkennen und sorgt so für eine umfassende Qualitätskontrolle auch unter komplexen und variablen Bedingungen.

Anomaly Detector use cases

Einfache Anpassung an natürliche Materialvariationen

Die proprietäre Focused-Learning-Technologie von PEKAT VISION bietet eine unvergleichliche Genauigkeit bei der Unterscheidung von Anomalien und berücksichtigt gleichzeitig natürliche Variationen in komplexen Mustern.

So funktioniert der Anomaly Detector

Der Anomaly Detector verwendet wie andere Deep-Learning-Module von PEKAT VISION ein mehrschichtiges neuronales Netzwerk, um automatisch Merkmale aus den Daten zu lernen und zeichnet sich so bei komplexen und variablen Inspektionsaufgaben aus. Im Gegensatz zu überwachten Methoden, die auf beschrifteten Datensätzen basieren, um Bilder, Objekte oder Fehler zu klassifizieren, ist der Anomaly Detector ein unüberwachter Ansatz, der auf fehlerfreien Bildern trainiert wird.

Diese Methode erkennt Abweichungen vom Normalzustand und hebt potenzielle Fehler hervor, ohne detaillierte Annotationen zu benötigen. Der Benutzer weist einfach mindestens einem fehlerfreien Bild das Label „OK“ zu, und das Modul erkennt Anomalien basierend auf diesem Referenzmodell, das kontinuierlich zur Inspektion neuer Bilder verwendet wird.

 

Video-Tutorial zum Anomaly Detector ansehen

Sehen Sie sich das Schritt-für-Schritt-Video-Tutorial zum PEKAT VISION Deep-Learning-Modul Anomaly Detector an. Vom Grundsetup bis hin zu Troubleshooting und Kalibrierung — alles, was Sie wissen müssen, um Ihre Fehlererkennungsprozesse zu starten und zu optimieren.

Module für erweiterte Vision-Aufgaben kombinieren

Die einzelnen PEKAT VISION-Module können nahtlos kombiniert und mithilfe von Skriptcode in eine Vielzahl von Aufgaben in der Fertigung integriert werden — alles in der benutzerfreundlichen PEKAT VISION Softwareoberfläche.

Deep learning PEKAT VISION branching on a screen

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