KI-Defekterkennung in der Produktion mit Computer Vision
Von der Kamera bis zur Entscheidung: robuste Prüfprozesse mit Computer Vision aufbauen und bewerten
Die wichtigsten Themen
Use Cases in Prüfregeln übersetzen
Kamera und Beleuchtung auswählen
Annotation und Datensätze planen
Modellansätze sicher bewerten
Metriken in Kostenlogik übertragen
Thresholds und Reject-Logik festlegen
Überblick In dieser Schulung lernst du, wie Defekterkennung mit Computer Vision in der Produktion belastbar geplant, bewertet und in den Linienbetrieb überführt wird: von der geeigneten Bildaufnahme über saubere Annotation bis...
In dieser Schulung lernst du, wie Defekterkennung mit Computer Vision in der Produktion belastbar geplant, bewertet und in den Linienbetrieb überführt wird: von der geeigneten Bildaufnahme über saubere Annotation bis zur nachvollziehbaren Bewertung der KI-Ergebnisse. Du erarbeitest eine tragfähige Prüfstrategie, wählst passende Modellansätze wie Klassifikation, Detektion, Segmentierung oder Anomalieerkennung und setzt Metriken so ein, dass sie zu Taktzeit, Ausschuss, Nacharbeit und Qualitätszielen passen.
Ein Schwerpunkt liegt auf typischen Stolpersteinen in Fertigung und Wareneingang: seltene Fehler, Klassenungleichgewicht, Datendrift durch Chargenwechsel, wechselnde Beleuchtung, Reflexionen sowie die wirtschaftliche Bewertung von False Accept und False Reject. Außerdem entsteht ein klares Bild davon, wie Edge-Inferenz, Schnittstellen zu SPS, MES und QMS, Human-in-the-loop, Monitoring und Abnahmeplan zusammenspielen.
Wenn du KI in der Fertigung strategisch breiter einordnen möchtest, passt ergänzend die Schulung KI-Transformation in der Produktion. Für Low-Code-nahe KI-Prozesse außerhalb klassischer Vision-Pipelines bietet sich außerdem der Microsoft AI Builder Grundkurs an.
Die Themen Fehlerbilder an Oberfläche und Kanten · Montage-, Label- und Vollständigkeitsprüfung · 100-Prozent-Kontrolle und Stichprobenlogik · Fehlerkosten, Ausschuss und Nacharbeit · Abnahmekriterien und Traceability...
Use Cases und Qualitätslogik
- Fehlerbilder an Oberfläche und Kanten
- Montage-, Label- und Vollständigkeitsprüfung
- 100-Prozent-Kontrolle und Stichprobenlogik
- Fehlerkosten, Ausschuss und Nacharbeit
- Abnahmekriterien und Traceability
Bildaufnahme und Datenqualität
- Kameraarten, Optik und Auflösung
- Bildfeld, Perspektive und Kalibrierung
- Hellfeld, Dunkelfeld und Dome-Beleuchtung
- Reflexionen, Motion Blur und Schärfentiefe
- Datendrift durch Material und Chargen
Datensatzaufbau und Annotation
- Klassen, Defektkatalog und Schweregrade
- Bounding Box, Polygon und Maske
- Strategien für seltene Fehler
- Umgang mit Klassenungleichgewicht
- Daten-, Label- und Modellversionierung
Modellansätze und Entscheidungslogik
- Klassifikation für klare Prüfentscheidungen
- Objektdetektion für lokalisierbare Defekte
- Segmentierung für präzise Defektflächen
- Anomalieerkennung bei knappen Fehlerdaten
- Thresholds, Konfidenz und Reject-Logik
Bewertung und Produktionsreife
- Precision, Recall und F1
- IoU und Confusion Matrix
- False Accept und False Reject
- Golden Samples und Edge Cases
- Abnahmeplan und Audit-Nachweise
Deployment und Linienintegration
- Edge-Inferenz, Latenz und Durchsatz
- Schnittstellen zu SPS, MES und QMS
- Fail-safe, Fallback und Human-in-the-loop
- Monitoring gegen Datendrift
- Rollback, Dokumentation und Betrieb
Wer hier richtig ist
- Qualitätsingenieurinnen und Qualitätsingenieure in Fertigung, Wareneingang und Endprüfung
- Prozessingenieurinnen und Prozessingenieure sowie Industrial-Engineering-Teams mit Prüfautomatisierung
- Automatisierungsingenieurinnen und Automatisierungsingenieure für Vision-Integration in Produktionslinien
- Data-Science-, KI- und Produktionsverantwortliche, die Defekterkennung bewerten oder einführen
Das lernst du
- Defekterkennungs-Use-Cases in Anforderungen, Datenbedarf und Prüfstrategie übersetzen
- Reproduzierbare Datenqualität durch passende Bildaufnahme, Beleuchtung und Annotation herstellen
- Geeignete Modellansätze für Klassifikation, Detektion, Segmentierung und Anomalieerkennung auswählen
- KI-Ergebnisse mit produktionsrelevanten Metriken, Kostenlogik und Abnahmekriterien bewerten
- Deployment, Linienintegration und Monitoring für stabilen Betrieb vorbereiten
So arbeiten wir
- Wechsel aus Fachinput, geführten Praxisübungen und Gruppenarbeit an realistischen Produktionsszenarien
- Fallarbeit zu Defektkatalog, Prüfstrategie, False Accept und False Reject
- Checklisten und Entscheidungsbäume für Kamera, Daten, Modellwahl und Abnahme
- Diskussion typischer Fehlerbilder und Troubleshooting anhand von Beispielen
- Transfer auf eigene Produktions- und Qualitätsprozesse der Teilnehmerinnen und Teilnehmer
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundverständnis von Produktionsprozessen und Qualitätssicherung ist hilfreich
- Keine Programmierkenntnisse erforderlich
- Mathematische Grundlagen auf Schulniveau reichen aus
- Eigene Prüf- oder Fehlerbeispiele aus der Produktion können eingebracht werden
Dein Fahrplan
Der erste Seminartag führt vom Qualitätsproblem zum belastbaren Computer-Vision-Use-Case. Behandelt werden typische Fehlerbilder, Defektkataloge, Schweregrade, Prüfstrategie, Abnahmekriterien sowie die wirtschaftliche Einordnung von False Accept und False Reject.
Darauf aufbauend wird Bildaufnahme als Messsystem betrachtet: Kamera, Optik, Auflösung, Bildfeld, Kalibrierung, Beleuchtungskonzepte und Störfaktoren wie Reflexe, Motion Blur, Perspektive und wechselnde Materialeigenschaften. Anschließend folgen Datensammlung, Annotationstypen, seltene Fehler, Klassenungleichgewicht sowie Daten- und Label-Versionierung.
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Uhrzeiten
9:00-16:00 Uhr
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Termine & Buchung
Vor Ort
Online
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Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
Lieber gleich das ganze Team schulen?
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu euch: diese Schulung maßgeschneidert in euren Räumen, für Unternehmen und Behörden.
- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
- Vertraute Umgebung, kein Reiseaufwand
Firmen-Seminar
Exklusiv für dein Team an einem unserer Standorte oder Live-Online, individuell angepasst.
- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu KI-Defekterkennung in der Produktion mit Computer Vision
Brauche ich Programmierkenntnisse für das Seminar?
Nein. Die Schulung arbeitet mit Konzepten, Checklisten, Entscheidungslogiken und produktionsnahen Beispielen. Technische Begriffe werden so erklärt, dass du Projekte fachlich bewerten, Anforderungen formulieren und Anbieter- oder interne Umsetzungsvorschläge einordnen kannst.
Geht es eher um Kamera- und Lichttechnik oder um KI-Modelle?
Beides wird zusammen betrachtet. Die Schulung zeigt, wie Bildaufnahme, Beleuchtung und Datenqualität die Leistung der KI-Defekterkennung bestimmen und wie daraus die passende Modellstrategie für Klassifikation, Detektion, Segmentierung oder Anomalieerkennung abgeleitet wird.
Behandelt das Training auch seltene Fehler und Klassenungleichgewicht?
Ja. Du lernst Strategien für Datensammlung, Defektkatalog, Annotation, Bewertung und Entscheidungslogik kennen, damit seltene Fehler nicht untergehen und die spätere Abnahme realistisch geplant wird.
Wird Deployment in der Produktionslinie thematisiert?
Ja. Besprochen werden Edge-Inferenz, Latenz, Schnittstellen zu SPS, MES und QMS, Fail-safe-Ansätze, Human-in-the-loop und Monitoring gegen Datendrift, damit die Lösung im Betrieb stabil bleibt.
Welche Rolle spielen False Accept und False Reject?
False Accept und False Reject werden nicht nur als Metriken behandelt, sondern wirtschaftlich eingeordnet. Die Schulung zeigt, wie Fehlentscheidungen Ausschuss, Nacharbeit, Kundenreklamationen und Linienleistung beeinflussen und wie daraus sinnvolle Thresholds entstehen.
Ist das Seminar für eine KI-Strategie in der Produktion geeignet?
Ja, wenn ein konkreter Computer-Vision-Anwendungsfall bewertet oder vorbereitet werden soll. Für eine breitere Roadmap zu KI in Fertigung, Prozessen und Organisation empfiehlt sich zusätzlich die Schulung KI-Transformation in der Produktion.
Welche Alternativen gibt es für KI-Automatisierung ohne Vision-Schwerpunkt?
Wenn statt Bildprüfung vor allem Workflows, Genehmigungen, Dokumentation oder Office-Prozesse automatisiert werden sollen, passt die Schulung Automatisierung und Prozessoptimierung mit Microsoft 365 Copilot besser zum Anwendungsfall.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
Unser Qualitätsversprechen: Wissen, das in der Praxis funktioniert
Aus der Praxis für die Praxis
Schluss mit theoretischem Ballast. Wir trainieren dich für reale IT-Herausforderungen, nicht für Multiple-Choice-Tests. Unsere Trainer vermitteln dir genau das Wissen, das am nächsten Montagmorgen im Job wirklich funktioniert.
Individuell statt "Schema F"
Deine Fragen passen nicht ins Standard-Skript? Bei uns schon. Wir verzichten auf starre Lehrpläne und geben deinen konkreten Projekt-Fragen Raum. Unsere Trainer passen die Inhalte flexibel an das an, was dich und dein Team aktuell weiterbringt.
Maximale Freiheit: Remote oder vor Ort
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Mit Zufriedenheitsgarantie
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