Einstieg
Automation Audit
Schriftlicher Report mit priorisierten nächsten Schritten.
Mehr erfahren →Referenz · Recycling
KI-Kamera in der Sortierung:
erst Machbarkeit, dann Anlage
Ob eine KI-Kamera im laufenden Materialstrom zuverlässig unterscheidet, was unterschieden werden soll, steht nicht im Datenblatt. Mit dem Cognex-Starterkit für KI-Kameras haben wir das an realem Material geprüft, bevor über eine Anlage entschieden wurde.
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Ausgangslage und Prüfmethodik
Ein Recyclingunternehmen prüfte, ob eine KI-gestützte Kamera im laufenden Materialstrom Fraktionen zuverlässig unterscheiden kann. Anbieter hatten Erkennungsraten in Aussicht gestellt, diese bezogen sich aber auf Laborbedingungen und Mustermaterialien, nicht auf den spezifischen Materialstrom des Kunden mit seiner typischen Verschmutzung, Feuchte und Varianz.
Wir haben die Machbarkeit mit dem Cognex-Starterkit für KI-Kameras am realen Materialstrom geprüft. Dazu haben wir Trainingsbilder am laufenden Band aufgenommen, das Modell trainiert und die Erkennungsleistung unter realen Bedingungen gemessen. Das Ergebnis ist keine Hochglanzpräsentation, sondern eine belastbare Zahl: Diese Kamera erkennt diese Fraktion in diesem Materialstrom mit dieser Genauigkeit.
Das Ergebnis war differenziert: Für bestimmte Fraktionen war die Erkennungsleistung ausreichend für einen Automatisierungseinsatz, für andere nicht. Diese Information hat dem Kunden eine Fehlinvestition in eine Vollanlage erspart und gleichzeitig klargemacht, für welchen Teil des Sortierproblems eine Kamera tatsächlich geeignet ist.
CognexStarterkit für KI-Kameras
Realmaterialgeprüft am laufenden Stoffstrom
VorabMachbarkeit vor der Anlagenplanung
Fragen zu diesem Projekt
Für welche Sortieraufgaben eignen sich KI-Kameras?
KI-Kameras eignen sich gut, wenn visuelle Merkmale zuverlässige Unterscheidungsmerkmale sind: Farbe, Form, Textur. Sie stoßen an Grenzen, wenn Varianz im Material hoch ist, wenn Beleuchtung und Feuchte stark schwanken oder wenn Erkennungsgeschwindigkeit und Fehlerrate eng sind. Ein Machbarkeitstest am realen Material gibt die ehrliche Antwort.
Was umfasst ein KI-Kamera-Machbarkeitstest?
Wir nehmen Trainingsbilder am realen Materialstrom auf, trainieren ein Modell mit dem Starterkit und messen die Erkennungsleistung unter realen Bedingungen. Der Test dauert je nach Materialvarianz und Anforderungen ein bis drei Tage. Das Ergebnis ist ein schriftlicher Bericht mit den gemessenen Erkennungsraten und einer Empfehlung.
Kann der Machbarkeitstest auf andere Kameratypen ausgeweitet werden?
Ja. Cognex ist einer der führenden Anbieter für industrielle Bildverarbeitung, aber kein alleiniger Standard. Je nach Aufgabe kommen auch andere Kamerasysteme in Frage. Wir beraten herstellerunabhängig und empfehlen das System, das für Ihre Aufgabe am besten geeignet ist.
KI-Kamera: erst prüfen, dann investieren.
Wir testen die Erkennungsleistung am realen Materialstrom und geben Ihnen eine belastbare Grundlage für die Entscheidung.
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