KI-Agenten & Automatisierung

Computer Vision

Vision-Systeme, die aus Bildern und Videos inspizieren, erkennen, zählen und lesen, getestet unter Ihren realen Bedingungen und bereitgestellt in der Cloud, auf Ihren Servern oder auf Edge- und Mobilgeräten.

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Vision-Systeme, die unter Ihren Bedingungen funktionieren

Ein Vision-Modell, das in einer Demo gut abschneidet, kann unter anderer Beleuchtung, anderen Kameras oder Blickwinkeln versagen. Wir bauen Computer-Vision-Systeme für Inspektion, Objekterkennung, OCR und Videoanalyse mit OpenCV, PyTorch und TensorFlow, trainiert und getestet an Bildern aus Ihrer tatsächlichen Umgebung. Ergebnisse kommen mit Zuverlässigkeitswerten, unsichere Fälle gehen an eine Person zur Bestätigung, und Modelle laufen dort, wo es sinnvoll ist: in der Cloud, auf Ihren Servern oder auf Edge- und Mobilgeräten.

KI-unterstützte, von Experten validierte Vision-Entwicklung

Wie KI unterstützt

  • KI kennzeichnet Bilder und Videoframes vor; Annotatoren prüfen und korrigieren die Labels, bevor sie verwendet werden.
  • Coding-Agenten entwerfen Trainings-, Augmentierungs- und Bereitstellungscode zur Prüfung durch Ingenieure.
  • KI gruppiert Fehlerkennungen und schwierige Fälle, damit Ingenieure gezielt neue Daten erheben können.

Was unsere Experten verantworten

  • Annotationsrichtlinien und die Definition jeder Klasse oder jedes Defekts
  • Testsätze, die Ihre realen Kameras, Beleuchtung und Bedingungen widerspiegeln
  • Zuverlässigkeitsschwellen, Alarmregeln und wann eine Person ein Ergebnis bestätigen muss
  • Freigabeentscheidungen nach Prüfung von Präzision, Trefferquote und Randfällen

Vom Kamerabild zum bestätigten Ergebnis

Beispielhafter Prüfablauf; Schwellenwerte, Prüfregeln und der Ort, an dem jeder Schritt läuft, werden für Ihren Standort festgelegt.

  1. Erfassung

    Eine feste Kamera, ein Telefon oder ein Scanner nimmt das Bild auf, mit Zeit und Quelle aufgezeichnet.

  2. Vorverarbeitung

    Bilder werden zugeschnitten, skaliert und für die Beleuchtung korrigiert; unscharfe oder unbrauchbare Bilder werden markiert, nicht bewertet.

  3. Modell-Inferenz

    Das Modell erkennt Objekte, klassifiziert das Bild oder liest Text, auf einem Gerät, Server oder in der Cloud.

  4. Konfidenzschwelle

    Jedes Ergebnis trägt einen Wert; eindeutige Ergebnisse werden durchgelassen, und Grenzfälle werden zur Prüfung zurückgehalten.

    Checkpoint: Schwellenwert mit Ihrem Team vereinbart

  5. Menschliche Prüfung

    Ein Bediener sieht das Bild mit den Markierungen des Modells und bestätigt, korrigiert oder verwirft das Ergebnis.

    Checkpoint: Bediener entscheidet Grenzfälle

  6. Ergebnis aufgezeichnet

    Das Endergebnis, die Bildreferenz und jede Korrektur werden gespeichert, und Korrekturen werden für das Neutrainieren aufbewahrt.

Wenn etwas fehlschlägt: Fällt der Kamera-Feed aus oder werden Bilder unbrauchbar, löst das System eine Warnung aus und stellt die Ausgabe von Ergebnissen ein, anstatt zu raten.

Wer bringt uns Bilder und Videos

Prüfungen, die davon abhängen, dass jemand hinschaut, wie das Erkennen von Defekten, das Zählen von Beständen oder das Lesen von Etiketten, sind langsam und ermüdend, und die Ergebnisse variieren von Person zu Person oder von Schicht zu Schicht.

  • Qualitätsteams, die Produkte an einer Produktionslinie auf sichtbare Defekte prüfen
  • Betriebsleiter, die Zählungen oder Sicherheitswarnungen aus vorhandenen Kameras möchten
  • Mobile-Teams, die das Scannen von Dokumenten oder Produkten auf dem Gerät hinzufügen

Was Sie erhalten

Vision-Systeme von den Daten bis zur Bereitstellung

  • Inspektion und Klassifizierung

    Modelle, die Bilder nach Inhalt, Qualität oder Defekttyp sortieren, trainiert an Ihren Produkten und getestet unter Ihrer realen Beleuchtung und Ihren realen Kamerabedingungen.

  • Objekterkennung und -zählung

    Erkennung und Zählung in Bildern und Videos für Bestand, Sicherheit und Fertigung, mit Zuverlässigkeitsschwellen, die Sie anpassen können.

  • OCR und Dokumenten-KI

    Text- und Feldextraktion aus gescannten Dokumenten, Ausweisen und Belegen, mit Zuverlässigkeitswerten und einer Prüfwarteschlange für unklare Felder.

  • Videoanalyse und Alarme

    Ereignis- und Anomalieerkennung in Kamerastreams, mit Alarmen, die zur Bestätigung an eine Person gesendet werden, statt automatischer Aktion bei unsicheren Ereignissen.

  • Edge- und Mobilbereitstellung

    Komprimierte, quantisierte Modelle auf Edge-Geräten oder Telefonen mit TensorFlow Lite oder Core ML, für geringe Latenz oder Bilder, die vor Ort bleiben sollen.

  • Annotations- und Prüfwerkzeuge

    Kennzeichnungs-Workflows mit KI-Vorkennzeichnungen, die von Menschen geprüft werden, plus einem Prüfbildschirm, auf dem Mitarbeiter Modellergebnisse bestätigen oder korrigieren.

Was Vision-Projekte nicht umfassen

  • Die Lieferung oder Installation von Kameras, Beleuchtung und Edge-Hardware ist nicht enthalten; wir spezifizieren, was das Modell von ihnen benötigt, und testen an dem, was Sie installieren.
  • Warnungen gehen an Ihre eigenen Bediener; wir überwachen keine Kamera-Feeds und reagieren nicht in Ihrem Namen auf Ereignisse.
  • Sobald OCR den Text gelesen hat, ist das Klassifizieren oder Zusammenfassen des Gesagten Arbeit im Bereich Natural Language Processing, die bei Bedarf zusätzlich eingeplant wird, wenn Sie beides benötigen.
  • Vorhersagen aus Sensormesswerten, Transaktionen oder anderen nicht-bildbezogenen Daten werden unter Machine Learning Models entwickelt.

Typische Vision-Anfragen

Typische Szenarien, die wir abgrenzen, keine Kundenfallstudien.

  • Sichtprüfung an einer Produktionslinie

    Prüfer kontrollieren Teile mit dem Auge, und was als Defekt gilt, variiert zwischen den Schichten. Wir würden mit Ihrem Qualitätsleiter einen Defektleitfaden erstellen, Bilder von der linieneigenen Kamera sammeln und Grenzfälle an einen Prüfer weiterleiten.

  • Zählungen aus bereits installierten Kameras

    Ein Lagerteam möchte Palettenzählungen aus seinen vorhandenen Kameras. Vor einer vollständigen Entwicklung würden wir einen Detektor an Aufnahmen aus verschiedenen Tageszeiten testen und berichten, wo Kameraposition oder Beleuchtung begrenzen, was zuverlässig gezählt werden kann.

  • Belegerfassung in einer mobilen App

    Das Team hinter einer Spesen-App möchte Belege auf dem Telefon lesen lassen. Wir würden die Erkennung auf dem Gerät ausführen, wo die Genauigkeit es zulässt, Händler, Datum und Gesamtbetrag mit Konfidenzwerten extrahieren und den Nutzer bitten, unklare Felder zu bestätigen.

Wie ein Computer-Vision-Projekt abläuft

  1. 01

    Anwendungsfall- und Datenaudit

    Definieren, was das System erkennen oder entscheiden muss, Beispielbilder oder -videos aus realen Bedingungen sichten und Qualitätsziele sowie den Prüfpfad vereinbaren.

  2. 02

    Daten und Annotation

    Bilder sammeln und annotieren mit KI-Vorkennzeichnung, die von Menschen geprüft wird, Augmentierung hinzufügen und einen Testsatz zurückhalten, mit dem das Modell nie trainiert.

  3. 03

    Training und Optimierung

    Erkennungs-, Klassifizierungs- oder Segmentierungsmodelle trainieren, Präzision, Trefferquote und mAP messen und für Ihre Zielhardware und Latenz optimieren.

  4. 04

    Bereitstellung und Überwachung

    Bereitstellung in Cloud, Edge oder Mobil mit Überwachung, Versionsverwaltung und einer Neutrainingsschleife, die durch Bedienerkorrekturen gespeist wird.

Zwei Wege, mit KI-Tools zu arbeiten

Wählen Sie, wo KI-Coding-Agenten Ihren Code verarbeiten dürfen, während wir bauen. Der Engineering-Standard ist in beiden Fällen derselbe.

Nicht sicher? Wir empfehlen eines während des Scopings. KI-Bereitstellungsoptionen vergleichen

Wie Design, QA und Betrieb Ihr Vision-System unterstützen

  • Oberflächen für Bediener

    Designer planen, wie Erkennungen, Zuverlässigkeit und Alarme für Bediener erscheinen und wie sie ein Ergebnis bestätigen, korrigieren oder verwerfen, ohne ihren Workflow zu verlassen.

  • QA unter realen Bedingungen

    QA erstellt Testsätze aus Ihren Kameras, Beleuchtung, Blickwinkeln und Randfällen, prüft Präzision und Trefferquote pro Klasse und führt sie vor jedem Modell-Update erneut aus.

  • Bereitstellung, die zu Ihrer Hardware passt

    DevOps stellt in Cloud-APIs, auf Vor-Ort-Servern oder Geräten bereit, mit Überwachung und Rollback. GPUs werden dort eingesetzt, wo der Durchsatz sie erfordert, nicht standardmäßig.

  • Neutraining aus realen Fällen

    Wir sammeln schwierige Fälle und Bedienerkorrekturen, fügen sie zu den Trainings- und Testsätzen hinzu und veröffentlichen verbesserte Modelle nach Regressionsprüfungen.

FAQ

Häufig gestellte Fragen

Wie viele Bilder brauchen wir für das Training?

Das hängt davon ab, wie vielfältig Ihre Bilder sind und wie viele Klassen Sie benötigen. Wir prüfen zuerst Ihre Beispiele und empfehlen dann, wie viele zu sammeln und zu kennzeichnen sind. Vortrainierte Modelle und Augmentierung reduzieren die benötigte Menge, und ein zurückgehaltener Testsatz zeigt, ob Sie genug haben.

Können Modelle auf Mobil- oder Edge-Geräten laufen?

Ja. Wir komprimieren und quantisieren Modelle für Telefone, Kameras und eingebettete Hardware mit Tools wie TensorFlow Lite und Core ML, für iOS und Android. Die Verarbeitung auf dem Gerät senkt die Latenz und hält Bilder lokal, mit einem gewissen Kompromiss bei Modellgröße und Genauigkeit, den wir auf Ihren Zielgeräten messen.

Entwickeln Sie Tools zur Gesichtserkennung oder medizinischen Bildgebung?

Ja, für Anwendungen wie einwilligungsbasierte Identitätsprüfung, mit zusätzlichen Schutzvorkehrungen. Biometrische und medizinische Bilder sind sensibel und in vielen Rechtsräumen reguliert, daher werden Einwilligung, Aufbewahrung, Optionen auf dem Gerät und Ihre rechtliche oder klinische Prüfung geklärt, bevor wir entwickeln. Tools zur medizinischen Bildgebung unterstützen qualifizierte Kliniker: Ergebnisse werden für deren Beurteilung präsentiert, nicht als Diagnose.

Wo werden unsere Bilder und Videos verarbeitet?

Wo Sie es entscheiden: auf dem Gerät, auf Ihren eigenen Servern oder in Ihrem Cloud-Konto. Gehostete Vision-APIs werden nur mit Ihrer Zustimmung genutzt. Für unsere Entwicklungsarbeit führt Private / lokale KI-Entwicklung die KI-Codierungsmodelle innerhalb einer vereinbarten Grenze aus; Entwicklung mit Claude Code / OpenAI Codex nutzt kommerzielle Codierungs-Agenten unter vereinbarten Kontobedingungen.

Setzen Sie Ihre Bilder und Videos ein

Teilen Sie Beispielbilder oder Aufnahmen aus realen Bedingungen. Wir bewerten Machbarkeit, Datenbedarf und Bereitstellungsoptionen, bevor eine Entwicklung beginnt.

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