Deep Learning und fortschrittliche Analyse zur automatischen Fehlererkennung bei AM-Teilen
1. KI-gestützte Fehlererkennung 2. Verbesserte Genauigkeit und Konsistenz 3. Automatisiertes Reporting und Compliance 4. Kostensenkung und Skalierbarkeit 5. Statistische Prozessüberwachung 6. Praxisanwendung
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In diesem Vortrag zeigen wir, wie Deep Learning und fortschrittliche Analysen die automatische Fehlererkennung in High-End-CT-Scans von additiv gefertigten (AM) Teilen revolutionieren.
Durch den Einsatz von KI-gestützter Segmentierung und Klassifizierung erkennt und bewertet unser Ansatz Defekte - wie z. B. Poren - mit unübertroffener Präzision und Konsistenz und übertrifft damit die menschlichen Fähigkeiten bei der manuellen Prüfung. Erkannte Fehler werden automatisch anhand vordefinierter Spezifikationen bewertet und umfassende Prüfberichte ohne menschliches Eingreifen erstellt. Dies erhöht nicht nur die Zuverlässigkeit, sondern senkt auch die Inspektionskosten für größere Produktionsläufe erheblich.
Über die Analyse einzelner Teile hinaus ermöglicht diese Methode eine statistische Prozessüberwachung durch den Aufbau einer Datenbank mit Prüfergebnissen, die wertvolle Einblicke in Produktionstrends und Qualitätskontrolle bietet. Wir veranschaulichen diese Vorteile anhand einer Fallstudie aus der Praxis: die KI-gestützte Prüfung eines additiv gefertigten Verteilers.
Entdecken Sie mit uns, wie Deep Learning und fortschrittliche Analytik die Qualitätskontrolle rationalisieren, die Effizienz verbessern und eine hervorragende Fehlererkennung bei der industriellen AM-Inspektion gewährleisten.
Vortragssprache: EN
Referent*innen (1)
