Einstieg
Wie viele Fehlermuster brauchen Sie wirklich?
Wie viele Fehlerbilder müssen wir sammeln, bevor die KI-Prüfung starten kann?
Fünf sind die Regel. Hat ein Produkt keine Fehlerhistorie oder ist es zu groß, um es zu uns zu bringen, lässt sich ein Modell allein aus Gutteilen – oder aus einem einzigen Bild – aufbauen. Die Annahme, man brauche Tausende, stammt aus der Zeit regelbasierter Systeme.
Warum fünf genügen
Das Training mit wenigen Mustern extrahiert mehrdimensionale Merkmale und gewichtet die aussagekräftigen stärker. Statt dem Modell jede Variante eines Fehlers zu zeigen, lernt es, was einen Fehler unterscheidet.
Transfer Learning verstärkt diesen Effekt. Produkte aus demselben Material und Prozess teilen bereits gelernte Merkmale, sodass ein neuer Artikel nur noch den Unterschied lernen muss. Aktuell sind über 30 Modelle kompatibel.
Wann ein einziges Bild genügt
Große Blechteile, Karosserien und große Motoren lassen sich praktisch nicht zu uns versenden; das Modell wird daher aus einem einzigen, vor Ort aufgenommenen Muster aufgebaut. Die Bildgebung auf die reale Linie auszulegen, ist genauer, als das Teil zu bewegen.
Wann Gutteile allein genügen
One-Class-Training lernt die Verteilung der Gutteile und markiert alles, was davon abweicht. Es eignet sich, wenn ein Produkt so neu ist, dass es keine Fehlerhistorie gibt, oder wenn Fehler so selten sind, dass ihr Sammeln Monate dauern würde.
Müssen Fehler nach Typ klassifiziert werden — weil jeder Typ eine andere Maßnahme auslöst —, brauchen Sie Muster je Typ. Aber auch dann nur in der Größenordnung von etwa fünf pro Typ.
Wann diese Antwort nicht gilt
- Ist der Fehler auch für einen Menschen nicht sichtbar, kommt die Optik vor der Musteranzahl. Kein Algorithmus kann bewerten, was Beleuchtung und Objektiv nicht sichtbar gemacht haben.
- Ist die Streuung zwischen Gutteilen größer als der Fehler selbst, muss zuerst der Standard definiert werden. Das geschieht im PoC.
- Wurde der Prüfstandard nie schriftlich festgehalten und existiert nur im Urteil eines Prüfers, muss dieses Urteil zuerst als Daten erfasst werden.
Was ein PoC konkret umfasst
- Bauteil und Fehlertypen klären und eine NDA abschließen.
- Muster oder Bilder über einen sicheren Weg empfangen.
- Optikkonfiguration auslegen und Aufnahmen erstellen.
- Modell trainieren und Pseudofehler und Schlupf als Konfusionsmatrix berichten.
- Prüfgeschwindigkeit auf Ihren Linientakt und Ihre Hardware auslegen.
Zugehörige Produkte und Lösungen
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