Künstliche Intelligenz in der Sensorik

  • Precitec verwendet keine allgemeine KI, sondern eine spezifische Methode des maschinellen Lernens, das sogenannte Supervised Learning.
    Bild: Precitec GmbH & Co. KG

    Optimale Schweißnaht

    Optische Messtechnik

    Stellen Sie sich vor, Sie betrachten ein Kamerabild einer Laserschweißnaht. Wäre es nicht wertvoll zu wissen, welche mechanische Belastung diese Naht aushalten kann? Oder Sie analysieren die Signale eines Photodiodensensors, der während des Laserstrahlschweißens Daten aufzeichnet und können daraus den elektrischen Widerstand oder die Einschweißtiefe ableiten? Mithilfe maschineller Lernverfahren ist dies bereits möglich. Nachfolgend wird…

  • Image 1 | The Triton smart camera from Lucid has a dual ISP design that enables simultaneous image and AI processing. The integrated ISP of the IMX501 image sensor prepares the captured images as an input sensor for the AI engine.
    Image: Lucid Vision Labs Inc

    On-Sensor-KI

    Künstliche Intelligenz in der Sensorik

    KI-Verarbeitungslösungen reichen heute von leistungsstarken HPC-Clustern in Rechenzentren bis hin zu kompakten, energieeffizienten Edge-Geräten. Lucid Visions Triton Smart-Kamera mit Sonys intelligenten Image Sensor IMX501 geht einen Schritt weiter und bringt leistungsfähige Offline-Inferenz in eine kompakte, industrielle Kamera mit geringem Energieverbrauch – unabhängig vom Host-System und ohne Cloud-Anbindung.

  • 2025 0512 InVision DEEPX DX M2 Main Banner kopie
    Bild: DEEPX Co., Ltd.

    Intelligence Reimagined

    Künstliche Intelligenz in der Sensorik

    We stand at the dawn of a remarkable transformation, one powered by significant advancements in AI. At the heart of this revolution are Large Language Models (LLMs), multi-modal AI systems, and cutting-edge AI semiconductor technology that enables powerful, efficient computing directly on devices around us. This isn’t merely about incremental technological progress; it marks a…

  • Bild 1 | Prinzip der 3D-Aufnahme einer rotierenden Glaslinse.
    Bild: Individual System

    Nicht mehr als nötig

    Künstliche Intelligenz in der Sensorik

    Im Rahmen des interdisziplinären Forschungsprojekts LensInspect entwickelt Individual System als leitender Industriepartner ein KI-gestütztes Prüfsystem für optische Linsen. Beispiele für Zielprodukte in der Automobilindustrie sind LED-Linsen, Objektive für Fahrerassistenzsysteme, Linsen für Head-Up-Displays sowie Lidar-Komponenten.

  • Bild 1 | Im Gegensatz zu generischen KI-Toolkits kombiniert AugeLab Studio intuitive Workflows ohne Programmieraufwand mit der Flexibilität von Python-basierten benutzerdefinierten Blöcken.
    Bild: NotaVis GmbH

    Grafischer KI-Workflow

    Künstliche Intelligenz in der Sensorik

    Künstliche Intelligenz ist in AugeLab Studio nicht nur ein Zusatz, sondern fest in den Arbeitsablauf integriert. Die Plattform bildet eine Brücke zwischen traditioneller regelbasierter Bildverarbeitung und modernen Deep-Learning-Ansätzen. Die inVISION sprach mit Thomas Schweitzer, CEO von Notavis und DACH-Distributor der Software, wie dieser Spagat gelingen kann.

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