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Regelbasierte Machine Vision –
Klassische industrielle Bildverarbeitung

Die regelbasierte Machine Vision ist eine Technologie der industriellen Bildverarbeitung, die auf fest definierten Parametern und Prüfkriterien basiert. Sie arbeitet zuverlässig, solange sich Produkt und Produktionsbedingungen nicht verändern, und ist besonders für einfache, wiederkehrende Prüfaufgaben geeignet.

Im Gegensatz zu KI-basierten Ansätzen erfolgt die Fehlererkennung nicht durch Lernen aus Daten, sondern durch vordefinierte Regeln, die genau beschreiben, welche Merkmale eines Produkts als korrekt oder fehlerhaft gelten. Dies macht die Technologie besonders überschaubar und sofort einsetzbar.

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Stärken der
regelbasierten Machine Vision

  • Gute Präzision bei klar definierten Aufgaben:
    Wenn Produkte und Fehlerbilder vorhersehbar sind, liefert das System zuverlässige Ergebnisse.
  • Geringe Systemkomplexität:
    Bei stabilen Anforderungen ist der Aufbau der Lösung vergleichsweise einfach und schnell implementierbar.

Grenzen
der Methode

Manuelle Anpassung bei Änderungen:

Jede neue Produktvariante oder Modifikation erfordert eine manuelle Anpassung der Regeln.

Begrenzte Flexibilität:

Schwer definierbare, variable oder komplexe Fehlerbilder können mit diesem Ansatz nur eingeschränkt erfasst werden.

Hoher Wartungsaufwand und geringe Skalierbarkeit:

Bei zunehmender Produktvielfalt steigen Aufwand und Kosten deutlich, wodurch die langfristige Anpassungsfähigkeit begrenzt ist.

Diese Eigenschaften machen die regelbasierte Machine Vision besonders geeignet für einfach strukturierte, gleichbleibende Prüfaufgaben, während für Prozesse mit hoher Variabilität oder komplexen Oberflächen KI-basierte Ansätze wie die datenzentrische KI als Deep-Learning-Lösung zur industriellen Bildverarbeitung langfristig flexibler und effizienter sind.

Regelbasierte
Machine Vision
in der Industrie

Regelbasierte Machine-Vision-Systeme bieten eine gute, sofort verfügbare und leicht implementierbare Lösung für standardisierte, stabile Produktionsaufgaben. Für variierende Produkte oder komplexe Fehlerbilder stoßen sie jedoch schnell an ihre Grenzen. Unternehmen sollten daher Ihre Wachstumsstrategie, sowie die Produkt- und Prozesskomplexität genau prüfen, um den richtigen Ansatz für die industrielle Bildverarbeitung zu wählen – sei es klassische Machine Vision für sehr einfache Anwendungen oder KI-basierte Methoden für flexible, datengetriebene Qualitätskontrollen.

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Modellzentrische KI, Anomalieerkennung mit KI und Machine-Vision-Systeme können in klar definierten, stabilen Produktionsumgebungen hervorragende Ergebnisse liefern – insbesondere, wenn Fehlerbilder bekannt und Prozesse weitgehend konstant sind.

In vielen modernen Fertigungen ändern sich jedoch Bauteile, Materialien oder Prozessparameter regelmäßig. In solchen Fällen stoßen klassische Systeme schnell an ihre Grenzen, da sie auf feste Modelle oder Regeln angewiesen sind.

Wenn Sie eine Lösung suchen, die sich stetig an neue Daten anpasst, komplexe Fehlerbilder zuverlässig erkennt und trotz variierender Bedingungen stabil arbeitet, empfehlen wir den daten­zentri­schen Deep-Learning-Ansatz.

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