Fachwissen für digitale Entscheidungen
Wo lässt sich Bilderkennung sinnvoll einsetzen?
Kurzantwort
Wo es gut funktioniert
- Zählen von Teilen auf einer Palette
- Vollständigkeit eines Kommissionierauftrags
- Beschriftungen lesen – Typenschilder, Chargennummern
- Offensichtliche Abweichungen – fehlendes Teil, falsche Farbe
- Schadensdokumentation bei Übergabe oder Rücksendung
Was schwierig ist
- Feine Qualitätsmängel wie Haarrisse
- Stark wechselnde Beleuchtung
- Spiegelnde oder durchsichtige Oberflächen
- Seltene Fehlerbilder – wovon es kaum Beispiele gibt, lernt ein System kaum
Der letzte Punkt ist der häufigste Grund für enttäuschte Erwartungen: Gerade die seltenen Fehler will man erkennen, und gerade dafür fehlen die Daten.
Was den Erfolg bestimmt
Die Aufnahmesituation. Feste Kameraposition, gleichmässiges Licht, definierter Hintergrund. Wer hier investiert, spart ein Vielfaches an Modellaufwand.
Eine schlechte Aufnahme lässt sich durch kein Modell ausgleichen.
Datenschutz
Sobald Personen im Bild sein können, gilt die DSGVO. In Produktions- und Lagerbereichen ist eine Kameraüberwachung von Arbeitsplätzen mitbestimmungspflichtig und nur unter engen Voraussetzungen zulässig.
Technisch lösbar durch Bildausschnitte, die keine Personen erfassen, oder durch Verpixelung vor der Verarbeitung.
Vorgehen
Erst einen Test mit echten Bildern aus Ihrer Umgebung, dann entscheiden. Vorführungen des Anbieters laufen unter idealen Bedingungen.
Kernfakten
- Gut geeignet
- Zählen, Vollständigkeit, Beschriftungen lesen
- Erfolgsfaktor
- Feste Kameraposition und Beleuchtung
- Häufige Enttäuschung
- Seltene Fehler ohne Beispielbilder
Quellen
Alle externen Angaben nachvollziehbar belegt.-
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Datenschutz-Grundverordnung (Verordnung (EU) 2016/679) Amt für Veröffentlichungen der EU