KI in der industriellen Bildverarbeitung, wo Regeln nicht mehr ausreichen

Name: Opales
Address: 140 rue Désiré Monnier, Lons-le-Saunier, 39000, FR
Telephone: +33 3 84 24 88 66

Oberflächenfehler, die nie gleich aussehen, strukturierte Materialien, schlecht gedruckte Markierungen: KI erkennt, was keine Regel gut beschreibt. Seit Anfang der 2000er-Jahre integriert Opales sie in VisiOpal; heute hilft die KI auch, die Programme zu schreiben und zu testen.

Chronologie

Zwei Generationen KI in unseren Prüfungen

Die erste Generation prüft die Teile. Die zweite arbeitet mit Ihnen am Programm selbst.

Generation 1

KI, die prüft

2000
Die ersten neuronalen Netze
Seit Anfang der 2000er-Jahre setzen wir dort, wo klassische Werkzeuge an ihre Grenzen stießen, neuronale Netze in unseren Werkzeugen zur Lokalisierung (Pattern) und Zeichenerkennung (OCR) ein.
2014
Cognex ViDi in VisiOpal
Das Deep-Learning-Werkzeug ViDi von Cognex ist in VisiOpal integriert: Es wird wie eine Programmzeile neben den klassischen Werkzeugen verwendet.
2021
VisionPro Deep Learning
Die Werkzeuge VisionPro Deep Learning von Cognex kommen zu VisiOpal hinzu, mit denselben Konventionen für Parameter und Ergebnisse.
2026
Eigene KI-Werkzeuge im ONNX-Format
Überwachte und unüberwachte KI-Werkzeuge, von Opales entwickelt, im offenen ONNX-Format, lokal auf dem Bildverarbeitungs-PC ausgeführt.

Generation 2

KI, die mit Ihnen programmiert

2026
KI direkt in VisiOpal
Ein in VisiOpal integrierter MCP-Server ermöglicht es der KI, Programmzeilen einzufügen, sie zu testen und die Bilder direkt zu analysieren.
2026
Die Plattform VisiOpal IA
Sie verbindet VisiOpal mit KI-Modellen: unserem spezialisierten VisiOpal-Modell über LM Studio, offenen Modellen lokal oder auf einem kleinen dedizierten Server oder den angebundenen KIs Claude und Claude Code, OpenAI Codex und Gemini CLI.

Die Plattform VisiOpal IA

Generation 2 · VisiOpal IA

Bereich zeigen, Frage stellen: Die KI handelt in VisiOpal

Die Plattform VisiOpal IA ist mit VisiOpal über ein Prompt-Fenster mit Auswahl im Bild verbunden. Über den MCP-Server von VisiOpal liest die KI die Bilder, fügt Programmzeilen ein, testet sie und analysiert die Ergebnisse.

Sie zeigen und fragen

In VisiOpal zeigt das Prompt-Fenster das Bild: Sie umranden einen Bereich oder zeigen auf ein Detail und stellen dann Ihre Frage in Ihren eigenen Worten.

VisiOpal IA leitet weiter

Die Plattform sendet die Anfrage, den Bereich und das Bild an das gewählte Modell und hält den gesamten Dialog in ihrem Protokoll fest.

Das Modell denkt nach

Spezialisiertes VisiOpal-Modell, offenes lokales Modell oder angebundene KI: Es entscheidet, welche Aktionen auszuführen sind.

Es handelt über den MCP-Server

Es liest das Bild, fügt Programmzeilen ein, testet sie, analysiert die Ergebnisse und antwortet Ihnen dann oder stellt Ihnen eine Frage.

Fenster „Anfrage an die Opales-KI“ in VisiOpal: Bereich um einen DataMatrix-Code und Antwort der KI — Das Prompt-Fenster in VisiOpal: ein im Bild umrandeter Bereich, die Frage und die Antwort der KI, die den DataMatrix-Code und den Text „GOOD CODE“ liest.

Fenster der Plattform VisiOpal IA: Liste der Anfragen und Protokoll der aufgerufenen Werkzeuge — Die Plattform VisiOpal IA: eingegangene Anfragen, in VisiOpal aufgerufene Werkzeuge, verwendetes Modell (hier Qwen 3.5 lokal über LM Studio), Token und Dauer.

Unser VisiOpal-Modell

Ein von Opales für VisiOpal vorbereitetes Modell, bereitgestellt über LM Studio auf dem Bildverarbeitungs-PC oder auf einem Server im Werk.

Offene Modelle, lokal

Offene Sprachmodelle (Qwen, Llama, Mistral…) auf dem PC oder auf einem kleinen dedizierten KI-Server: Nichts verlässt das Werk.

Angebundene KIs

Die Plattform arbeitet auch direkt mit Claude und Claude Code, OpenAI Codex und Gemini CLI, wenn das Projekt es zulässt.

Der MCP-Server ist auf dem Bildverarbeitungs-PC installiert und lehnt während der Produktion jede Änderung des Programms ab.

Wann KI, wann Regeln?

Jede Technik dort, wo sie am besten ist

KI ist nicht die Antwort auf alles. Ein Maß wird gemessen, eine Anwesenheit geprüft: Nachvollziehbare Regeln, über eine Toleranz eingestellt, bleiben sicherer. Unser Unterschied: beides im selben Programm zu kombinieren.

L'IA

Variable Oberflächenfehler: Einschlüsse, Flecken, Materialfehlstellen
Natürliche oder strukturierte Materialien, bei denen das „Normale“ variiert
Verschlechterte Markierungen: verlaufener Tintenstrahl, Nadelprägung, blasser Text
Seltene Fehler: Ein unüberwachtes Modell lernt nur, was gut ist

Die Regeln

Maßprüfung bis in den Mikrometerbereich
Anwesenheit, Abwesenheit, Position, Zählung
Lesen von Barcodes und DataMatrix
Roboterführung und Lageerkennung des Teils

Beides zusammen

In VisiOpal lokalisiert ein klassisches Werkzeug das Teil, die KI prüft den Bereich, eine Regel misst die Größe des gefundenen Fehlers und entscheidet nach Ihrer Toleranz. Jeder Schritt ist eine Zeile desselben Programms, mit sichtbaren Ergebnissen.

Die Software VisiOpal

Das Vorgehen

Sechs Schritte, vom ersten Bild bis zur Überwachung in der Produktion

Erfassung

Bilder aus der Produktion, mit dem vorhandenen System oder einem Teststand: die realen Schwankungen von Licht, Material und Lage.

Annotation

Die Fehler werden mit Ihren Qualitätsexperten in den Bildern markiert, denn sie wissen, was gut ist und was nicht.

Training

Das Modell wird bei Opales trainiert, dann im offenen ONNX-Format exportiert und von VisiOpal ausgeführt.

Parallele Validierung

Das Modell läuft neben der bestehenden Prüfung, ohne zu entscheiden: Seine Urteile werden in der realen Produktion mit Ihren verglichen.

Produktionsstart

Das Modell trifft die Entscheidung, kombiniert mit den klassischen Werkzeugen im selben Programm, mit Bildarchivierung.

Drift-Überwachung

Zweifelhafte Bilder werden aufbewahrt; wenn sich die Produktion ändert (Material, Lieferant, Beleuchtung), wird das Modell neu trainiert.

Was wir brauchen

Was wir von Ihnen benötigen, und wann

Die Mengen hängen vom Fehler und seiner Variabilität ab: Die Machbarkeitstests präzisieren sie. Die nebenstehenden Größenordnungen helfen, die Erfassung vorzubereiten.

Ab der Machbarkeitsstudie: einige gute und fehlerhafte Teile oder Bilder, um zu prüfen, ob der Fehler sichtbar ist.
Überwachte KI: Bilder guter Teile und jeder Fehlerart, in der Regel einige Dutzend bis einige Hundert Beispiele pro Fehler.
Anomalieerkennung: nur Bilder guter Teile, einige Hundert; nützlich, wenn Fehler selten sind.
KI-OCR: Bilder der Markierung in all ihren realen Zuständen, scharf, blass, verlaufen, versetzt.
Während der Validierung: eine Person aus der Qualitätssicherung, um zweifelhafte Urteile zu bestätigen.

Souveränität

Ihre KI läuft bei Ihnen

Lokale Ausführung

Die Prüfmodelle laufen auf dem Bildverarbeitungs-PC, auf Prozessor oder Grafikkarte: Kein Bild und keine Produktionsdaten verlassen das Werk.

Offenes Format

Die Modelle liegen im Standardformat ONNX vor, das andere Werkzeuge lesen können: Nichts ist in einer proprietären Software eingeschlossen.

Ohne Abonnement

Weder Cloud-Anbindung noch Abonnement, um die Prüfung zu betreiben: Die Linie hängt von keinem externen Dienst ab.

In der Produktion

KI-Prüfungen bereits im Einsatz

Erkennungs- und Fehlausschussraten hängen von jeder Produktion ab: Wir messen sie während der parallelen Validierung und übergeben sie Ihnen vor dem Produktionsstart.

Kunststoffindustrie

Integritätsprüfung von Kapseln mit künstlicher Intelligenz

Die AnforderungEinschlüsse und Materialfehlstellen erkennen, die zu unterschiedlich sind, um sie mit Regeln zu beschreiben, und wissen, aus welchem Formnest jede Kapsel stammt.

Die Lösung

Kamera mit KI-System
Deep-Learning-Algorithmus
Suche nach Einschlüssen und Materialfehlstellen
Rückverfolgbarkeit über die Formnestnummer

KIOberflächeRückverfolgbarkeit

Alle Branchen

Lesen von Markierungen mit KI-OCR

Die AnforderungMit Tintenstrahl oder Nadelprägung gedruckte Daten, Chargen und Artikelnummern lesen, die oft blass oder verlaufen sind.