Höchste Qualität bei gleichzeitiger Minimierung von Kosten, Materialverbrauch und Entwicklungsfehlern ist eine ständige Herausforderung in der Fertigung, Logistik und Forschung. Mit Industrie 4.0 und Forschung 4.0 bietet die digitale Revolution leistungsstarke Werkzeuge, um diese Ziele effizienter als je zuvor zu erreichen. Fortschrittliche Algorithmen und künstliche Intelligenz sind mittlerweile ein fester Bestandteil der Optimierung von Produktions- und Entwicklungsprozessen.

Die Entwicklung leistungsstarker Computer-Vision-Algorithmen – sei es durch klassische analytische Methoden oder modernste KI – erfordert jedoch große Mengen hochwertiger, annotierter Daten. In vielen industriellen Anwendungen reichen öffentliche Datensätze nicht aus, um diese Modelle zu trainieren und zu validieren. Außerdem kann die ausschließliche Verwendung von realen Daten Unsicherheiten in Bezug auf Leistung und Zuverlässigkeit mit sich bringen, insbesondere in der Forschung, wo innovative Methoden oft mit Risiken verbunden sind. Hier kommt die künstliche Bildsynthese zur Qualitätssicherung und Prototypenentwicklung ins Spiel.

Durch den Einsatz digital erzeugter Modelle können Unternehmen ihre Bildverarbeitungssysteme bereits vor der Verfügbarkeit physischer Prototypen simulieren und testen. Auf diese Weise lassen sich unvorhergesehene Herausforderungen frühzeitig erkennen, was Zeit und Kosten spart. Diese "digitalen Zwillinge" – virtuelle Nachbildungen von Produkten, Umgebungen oder Maschinen – sind nicht nur kostengünstig in der Erstellung, sondern beschleunigen auch die Marktreife, indem sie eine schnellere Produktionsbereitschaft ermöglichen.

Darüber hinaus können auch traditionelle optische Methoden und Bildverarbeitungssysteme weiter optimiert werden, um Effizienz und Genauigkeit zu steigern. Ich berate Sie gerne und helfe Ihnen, die passende Lösung für Ihre Anforderungen zu finden.

Kontaktieren Sie mich noch heute, um zu erfahren, wie industrielle Bildverarbeitung und Computersimulation Ihre Qualitätssicherungs- und Entwicklungsprozesse transformieren können.

Reale, spezifische und anwendungsorientiert Daten
- müssen in grossem Umfang gesammelt werden
- sind schwierig und kostspielig zu beschaffen
- erfordern viel manuelle Arbeit zum labeln
- sind häufig ungenau/falsch gelabelt (subjektiver Beurteilung)

Künstliche Bilddaten
- sind generell schneller in grossen Mengen verfügbar
- werden bei der Erzeugung automatisch korrekt gelabelt
- können eine optimale Verteilung und Inhaltsvielfalt gewährleisten
- sind eine kostengünstigere Alternative zu realen Daten