Visuelle Anomaliedetektion · State of the Art

Jedes Teil geprüft. In Echtzeit.

KI-gestützte 100%-Kontrolle direkt an Ihrer Linie. Lernt aus wenigen Gutteilen, erkennt noch unbekannte Fehler und gibt sofort eine Warnung oder Steuersignal aus — ohne Cloud, ohne aufwändiges Sammeln und Labeln von Fehlerbildern.

Inline-Prüfung Linie 1 · Kamera A
Geprüft0
OK0
NOK0
Auswertung< 50 ms
Warum

Sichtkontrolle war gestern

Stichproben übersehen Fehler, manuelle Kontrolle ermüdet, klassische Bildverarbeitung braucht für jeden Fehlertyp ein eigenes Regelwerk. Es geht besser. Und vor allem viel schneller.

Anlernen

Keine Fehlerbilder nötig

Klassische Systeme brauchen hunderte Beispiele jedes Fehlers. Dieses System lernt den Normalzustand aus wenigen Gutteilen — und erkennt jede Abweichung davon, auch völlig neue Fehlerbilder.

Datenhoheit

Alles bleibt im Haus

Die komplette Auswertung läuft lokal auf Industrie-Hardware direkt an der Linie. Keine Cloud, keine externen Server — geeignet für regulierte und vertrauliche Fertigungsumgebungen.

Zugänglichkeit

Professionelle Detektion ohne Millionenbudget

Hochstehende Anomalieerkennung war bisher Grossanlagen mit entsprechendem Investitionsrahmen vorbehalten. Dieses System bringt dieselbe Detektionsleistung dorthin, wo sie am meisten fehlt — auch an Linien ohne sechsstelliges Prüftechnik-Budget.

Produkt

Sehen, was nicht normal ist

Ein Prüfsystem, das den Sollzustand Ihres Produkts kennt und jede Abweichung lokalisiert — im Takt Ihrer Produktion.

  • Auswertung im Millisekundenbereich — taktfähig für laufende Serienproduktion
  • Präzise Lokalisierung: eine Heatmap zeigt, wo am Teil die Abweichung liegt
  • OK/NOK-Signal direkt an die Steuerung — Modbus TCP oder digitale I/O
  • Eigenständige Prüfstation mit vorgegebener Industriekamera — kein Eingriff in bestehende Anlagen-Systeme nötig
  • Bis zu zwei Prüfperspektiven — zwei Ansichten eines Teils oder zwei unabhängige Prüfpositionen, auch asynchron
  • Lückenlose Protokollierung jeder Prüfung — nachvollziehbar für Medtech und regulierte Fertigung
Beispiel

So sieht eine Anomalie mit Overlay aus

Die farbig markierten Regionen zeigen eine erhöhte Differenz zum trainierten Gutteil. Überschreitet der Anomalie-Score den eingestellten Grenzwert, wird das Bild als NOK gelabelt.

Funktionsweise

In wenigen Schritten zur Inline-Qualitätsprüfung

Geprüft wird dort, wo das Teil im Produktionstakt kurz stillsteht — an einer zugänglichen Stelle der Linie mit freier Sicht auf das Prüfobjekt. Ebenso geeignet: Handpositionierung mit manueller Auslösung der Prüfung.

Gutteile aufnehmen

Wenige Aufnahmen von Teilen, wie sie sein sollen — direkt an der Prüfposition, aufgenommen mit der von mir spezifizierten Industriekamera.

Normalzustand lernen

Das System baut daraus ein Modell des Sollzustands auf. Kein Fehlerkatalog, kein wochenlanges Labeln von Bildern.

Bediener-Feedback (optional)

In der Einführungsphase zeigt das System dem Bediener gezielt unsichere Fälle. Seine Rückmeldung fliesst ins Referenzmodell ein — so lange, bis die gewünschte Trennschärfe erreicht ist. Danach wird das Modell eingefroren.

Live prüfen

Jedes Teil wird im Produktionstakt geprüft. Abweichungen werden lokalisiert, markiert, dokumentiert und gespeichert.

Schlechtteil aussondern (optional)

Schnittstellen zu Förderband, Ausschussweiche oder Luftdüse ermöglichen das automatische Ausschleusen erkannter Anomalie-Teile. Alternativ machen Signalleuchte und Sirene den Anlagenbediener sofort auf die Abweichung aufmerksam.

Lieferumfang

Was Sie erhalten

Meine Prüfsoftware auf der dafür passenden Industrie-Hardware — beschafft durch mich oder durch Sie. Initial richte ich das System an Ihrer Prüfposition ein: Inbetriebnahme, Anlernen auf Ihre Teile und Schulung Ihrer Bediener. Für weitere Prüfpositionen genügt eine zusätzliche Softwarelizenz. Verantwortlich bin ich für die Software und ihre Prüfleistung — Beschaffung und Einbau der Hardware bleiben in Ihrer Hand.

Einsatz

Gebaut für die produzierende Industrie

Entwickelt für die Fälle, an denen optische Prüfung am schwierigsten ist.

End-of-Line-Inspektion

Ihr Name steht auf der Verpackung

Ein einziges fehlerhaftes Teil kann Vertrauen kosten, das Sie über Jahre aufgebaut haben. Die End-of-Line-Prüfung ist die letzte Instanz, bevor Ihr Produkt das Haus verlässt — der Moment, der entscheidet, ob ein Fehler intern bleibt oder beim Kunden landet. Jedes Teil wird ein letztes Mal gesehen, bevor es in die Endverpackung oder zum nächsten Schritt geht. Keine Stichprobe, kein Bauchgefühl — die Gewissheit, dass nur rausgeht, was rausgehen darf.

01 Fertigende Industrie

Oberflächenfehler, Deformationen, Verunreinigungen, fehlende Merkmale — auch bei glänzenden Oberflächen.

02 Medtech-Komponenten

100%-Kontrolle mit lückenloser Dokumentation für das regulierte Umfeld.

03 Transparente Teile

Prüfobjekte, an denen klassische Bildverarbeitung regelmässig scheitert.

04 Serienfertigung

Hohe Taktraten, wechselnde Artikel, schnelles Umrüsten auf neue Produkte.

Über Marty Solutions

Über Mich(el)

Profil Michel Marty
Michel Marty — Inhaber Marty Solutions
Michel Marty
Gründer & Entwickler

Ich verstehe nicht nur die Modelle — auch die Teile, die sie prüfen.

Seit über 20 Jahren arbeite ich im Spritzguss und in der Kunststoffverarbeitung. Ich kenne die Teile, die Prozesse und die Grenzen manueller Qualitätskontrolle aus dem täglichen Betrieb: subjektiv, ermüdend, und oft zu spät. Aus dieser Erfahrung heraus entwickle ich Prüfsysteme, die das ändern — trainiert, installiert und betrieben aus einer Hand, direkt an der Produktionslinie.

  • Über 20 Jahre Kunststoffverarbeitung und Spritzguss — vom Kunststofftechnologen EFZ bis zum Prozessingenieur
  • Zehn Jahre Prozessengineering in der Medizintechnik (GMP-Umfeld)
  • Six Sigma Black Belt — Prozessoptimierung mit Methode (DoE, SPC, MSA)
  • MAS Data Science (ZHAW) — Diplomarbeit über visuelle Anomalieerkennung in der Fertigung
Ehrlichkeit

Was sind die Grenzen der Anomaliedetektion?

Anomaliedetektion ist ein mächtiges Werkzeug — aber kein Alleskönner. Wer die Stärken nutzen will, sollte auch die Schwächen kennen.

01 Keine Fehlerklassifikation

Das System erkennt dass etwas abweicht, aber nicht was. Die Frage «Was wurde entdeckt?» bleibt offen — Fehlerstatistik nach Fehlerart ist schwer bis unmöglich.

02 Das Referenzmodell muss gepflegt werden

Verändern sich Produkt oder Aufnahmebedingungen schleichend (Beleuchtung, Kameraposition, Materialcharge), kann die Erkennungsleistung sinken. Das System erkennt diesen Drift automatisch und macht ihn sichtbar. In der Einführungsphase unterstützt ein Human-in-the-Loop-Workflow gezielt bei der Verfeinerung — der Bediener bewertet nur die relevanten Grenzfälle. Ein Nachtraining mit neuen Gutbildern dauert wenige Minuten.

03 Empfindlichkeit vs. Fehlalarme

Die Trennlinie zwischen «erkannt» und «Fehlalarm» muss pro Produkt eingestellt werden. Der Schwellenwert lässt sich direkt im Livebild per Schieberegler anpassen — mit sofortiger visueller Rückmeldung. Je deutlicher sich Gut- und Schlechtteile unterscheiden, desto robuster wird die Trennschärfe.

04 Abhängigkeit von der Bildqualität

Das System ist nur so gut wie die Aufnahme. Inkonsistente Beleuchtung, Reflexionen oder starke Perspektivwechsel erschweren die Erkennung. Deshalb überwacht das System die Aufnahmebedingungen laufend und warnt, bevor eine schleichende Veränderung die Erkennungsleistung beeinträchtigt. Kamera, Beleuchtung und Aufnahmegeometrie spezifiziere ich passend zur Prüfaufgabe — die Aufnahmebedingungen sind Teil der Auslegung, nicht dem Zufall überlassen.

Kontakt

Schreiben Sie mir

Ihre Nachricht landet direkt bei mir — kein Ticketsystem, kein Callcenter. Ich melde mich persönlich.

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Für den Machbarkeitscheck: Senden Sie mind. 16 Gutbilder, einige NOK-Bilder als Testfälle und achten Sie auf gleiche Perspektive und Beleuchtung.
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Antwort innert 24 h
FirmaMarty Solutions
UIDpending
StandortMeisterschwanden, Schweiz

So geht es weiter

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03Persönliche Antwort innert 24 Stunden.