Deep Learning kann die industrielle Bildverarbeitung deutlich verbessern, etwa bei variantenreichen Bauteilen oder schwer definierbaren Fehlern. Gleichzeitig bestehen in der Praxis häufig Zweifel: Wie hoch ist der Datenaufwand? Wird spezielles KI-Know-how benötigt? Und lohnt sich der Einsatz überhaupt?

Das Whitepaper liefert eine praxisnahe Orientierungshilfe für Einsteiger. Es erklärt verständlich die wichtigsten Deep-Learning-Methoden, ordnet typische Anwendungsfälle ein und zeigt, wie Unternehmen fundiert entscheiden können, ob und wie sich Deep Learning sinnvoll in bestehende Inspektionsprozesse integrieren lässt.

In unserem kostenfreien Whitepaper erfahren Sie mehr über:

• Welche Aufgaben sich für Deep Learning in der Bildverarbeitung eignen
• Unterschiede zwischen klassischen und KI-basierten Verfahren
• Überblick über gängige Deep-Learning-Methoden und deren Einsatzbereiche
• Realistischer Aufwand für Daten, Training und Inbetriebnahme
• Praxisbeispiele aus industriellen Anwendungen