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KI-Modelle in der Cloud trainieren mit dem AI Lab

Trainieren Sie KI-Modelle in der Cloud und profitieren Sie von höherer Trainingsstabilität und skalierbarer Performance – unabhängig von den Grenzen lokaler Edge-Systeme. Mit Software und Hardware des uniVision Ecosystems entsteht im AI Loop eine durchgängige Vision-Lösung, die KI und regelbasierte Methoden vereint.

Welche Aufgaben kann ich mit KI-Modellen aus dem AI Lab lösen?

Qualitätsprüfung

Die KI-basierte Qualitätsprüfung ermöglicht eine präzise Erkennung von Abweichungen, Defekten und Produktionsfehlern in Echtzeit. Selbst unter anspruchsvollen Bedingungen werden Produkte zuverlässig analysiert und Qualitätsabweichungen frühzeitig erkannt, sodass eine konstant hohe Produktqualität sichergestellt wird.

Beispiele: Lötstellen, Kunststoffspritzgussteile, Vergussmassen

Objekterkennung

Die KI-basierte Objekterkennung ermöglicht die präzise Identifikation von Produkten, Bauteilen und Objekten zuverlässig selbst unter anspruchsvollen Bedingungen und bei unterschiedlichen Objektvarianten. Mit der intelligenten Bildanalyse lassen sich Prozesse automatisieren, Objekte eindeutig zuordnen und Produktionsabläufe effizienter gestalten.

Beispiel: Typerkennung, Sortieraufgaben, Anwesenheitskontrolle (z. B. von Bohrungen, Gewinden und Anbauteilen, Erkennung und Prüfung von Kennzeichnungen unterschiedlichster Art)

Oberflächenanalyse und Strukturprüfung

Die KI-gestützte Oberflächenanalyse erkennt Kratzer, Dellen, Verunreinigungen, Materialfehler und weitere Oberflächenabweichungen zuverlässig in Echtzeit. Dank intelligenter Bildanalyse arbeitet das System selbst bei wechselnden Materialchargen, reflektierenden Materialien oder variierenden Oberflächenstrukturen präzise. So wird eine gleichbleibend hohe Qualität sichergestellt und Ausschuss nachhaltig reduziert.

Beispiele: Analyse nach Kratzern, Prüfung der Struktur von Stoff und Fasergewebe, Erkennung der Drehlage von Holzbrettern

Fremdkörpererkennung

Die KI-basierte Fremdkörperkontrolle identifiziert Verunreinigungen, Rückstände und unerwünschte Objekte zuverlässig. Auch bei wechselnden Lichtverhältnissen, komplexen Hintergründen oder unterschiedlichen Produktformen gewährleistet die intelligente Bildanalyse eine präzise und stabile Erkennung.

Beispiele: Leerbehälterkontrolle, Fremdkörperkontrolle in Lebensmitteln

Vollständigkeitsprüfung

Die KI-gestützte Vollständigkeitsprüfung erkennt zuverlässig, ob alle erforderlichen Komponenten eines Produkts vollständig vorhanden, korrekt positioniert und unbeschädigt sind. Mithilfe intelligenter Bildanalyse prüft das System selbst komplexe Baugruppen präzise und in Echtzeit. Auch bei schwierigen Lichtverhältnissen, variierenden Bauteilformen oder anspruchsvollen Hintergründen gewährleistet die KI eine stabile und sichere Prüfung. Dadurch lassen sich Montagefehler, fehlende Teile und Produktionsabweichungen frühzeitig erkennen und der Ausschuss nachhaltig reduzieren.

Beispiel: Vollständigkeitskontrolle von Flaschen im Gebinde

Welche Vorteile bietet das Training von KI-Modellen in der Cloud (AI Lab)?

Vorteile von Cloud-KI-Training für die industrielle Bildverarbeitung

Rechenleistung im High-Performance-Bereich für sehr leistungsstarke KI-Modelle zur Bildklassifikation
Ersatz für kostenintensive lokale Infrastrukturen
Flexibles Zugreifen auf das AI Lab, wodurch Projekte jederzeit und ortsunabhängig bearbeitet werden können
Durchdachtes User-Management für die gleichzeitige Bearbeitung von Datensätzen und deren Teilen durch verschiedene User

Wie gelingt der einfache Einstieg in die KI-Bildverarbeitung?

Intuitive Bedienung und nahtlose Integration in bestehende Systeme

Nahtlose Verbindung zur wenglor Machine Vision Hardware über das Connection Tool weHub
Dank effizientem Cloud-Datenmanagement starten Sie unmittelbar mit dem Training Ihrer KI-Modelle
Einheitliche Interaktionsmuster und logische Workflows vereinfachen den Einstieg ohne aufwändige Einarbeitung

Wie kann man KI-Modelle verstehen und optimieren?

Maximale Modellqualität durch Transparenz und intelligente Analyse

Mit der im AI Lab integrierten Heatmap-Funktion, dem KI-Eingangsbild und Scorewerten werden KI-Modelle nachvollziehbar und verständlich
Automatische Validierung und Review-Funktion zur bestmöglichen Optimierung

Wie erhalte ich schnell und einfach KI-Modelle?

Nahtlos verbunden im AI Loop. Vom ersten Pixel bis zum fertigen KI-Modell.

Mit dem AI Loop gelingt die einfache und schnelle KI-Modellierung. Das AI Lab ermöglicht ein effizientes Datenmanagement und KI-Modelltraining in der Cloud, während mit der Software uniVision 3 die Bildaufnahme sowie die leistungsstarke Ausführung von KI-Modellen auf Machine Vision Produkten gelingt. Abgerundet wird der Workflow durch die Software weHub als Connection Tool und zur Device Discovery.

uniVision 3 im AI Loop: Aufnahme von Bilddaten und lokale Ausführung von KI-Modellen auf Machine Vision Geräten

Als Ecosystem für wenglor Machine Vision Hardware verbindet die Bildverarbeitungssoftware uniVision 3 regelbasierte Bildverarbeitung mit KI. Sie bietet eine weitreichende Toolbox sowie Schnittstellen.

Direkte Aufnahme von Trainingsdaten: Bilddaten werden direkt mit dem Machine-Vision-Produkt aufgenommen und über weHub ins AI Lab hochgeladen
Einfache KI-Modellintegration: KI-Modelle aus dem AI Lab lassen sich unkompliziert über weHub importieren und in uniVision 3 deployen. Über das Modul „Bild AI“ sind die KI-Modelle direkt integier- und ausführbar.
Heatmap-Darstellung: Ergänzend zu den Scorewerten je Klasse und der KI-Modellvorhersage zeigt die Heatmap, welche Bildbereiche das KI-Modell bei seiner Entscheidung herangezogen hat. Sie ist ein zentrales Werkzeug, um die Ergebnisse besser nachvollziehen, interpretieren und die Qualität des KI-Modells bewerten zu können.
Vielfältige Standardschnittstellen: Ergebnisse lassen sich direkt über netzwerkbasierte Standardschnittstellen oder IOs ausgeben, was eine unkomplizierte Integration in jede Art von Anlage ermöglicht.

weHub im AI Loop: Device Discovery und Connection Tool zwischen lokalem Netzwerk und Cloud

Die Software weHub läuft auf einem separaten PC und erfüllt zwei zentrale Aufgaben: Sie spürt wenglor Machine Vision Geräte automatisch im lokalen Netzwerk auf, ermöglicht es, alle relevanten Geräteeinstellungen direkt vorzunehmen und dient zum anderen als Connection Tool zwischen AI Lab und lokalem Netzwerk.

Automatischer Bildupload: Bilder werden zum KI-Modelltraining aus der uniVision-Plattform direkt ins AI Lab hochgeladen.
Zwischenspeicherfunktion: Bei fehlender Internetverbindung werden Daten temporär gespeichert.
Deployment: KI-Modelle können direkt aus dem AI Lab auf die uniVision-Plattform heruntergeladen werden.

Welche Vorteile bietet das Zusammenspiel von regelbasierter und KI-Bildverarbeitung?

„Die Zukunft der Bildverarbeitung liegt nicht in der Ablösung klassischer Methoden durch KI, sondern in deren Kombination.“
Patrick Schmidt, Produktmanager

Die Anforderungen an die industrielle Bildverarbeitung steigen kontinuierlich. Wachsende Variantenvielfalt, kürzere Produktlebenszyklen und hohe Qualitätsanforderungen erfordern Lösungen, die flexibel, leistungsfähig und zukunftssicher sind.

Dieses Whitepaper zeigt, wie sich klassische Machine-Vision-Verfahren und Künstliche Intelligenz sinnvoll kombinieren lassen, um den steigenden Anforderungen der industriellen Bildverarbeitung gerecht zu werden. Erfahren Sie, wie integrierte Ökosysteme den gesamten Workflow – von der Datenerfassung über das KI-Training bis zur Serienanwendung – unterstützen und Unternehmen dabei helfen, Bildverarbeitung effizient und skalierbar in ihre Produktionsprozesse zu integrieren.

Whitepaper KI in der industriellen Bildverarbeitung: Vom Tool zur Plattform (732 KB)

Erfahren Sie, wie sich klassische Bildverarbeitung und KI zu einer leistungsfähigen Machine-Vision-Lösung kombinieren lassen.

AI Lab Pläne – für jeden Bedarf den passenden Plan!

Die Nutzung des AI Labs erfolgt auf Basis von Prepaid-Plänen. Entscheiden Sie sich für das Modell, das am besten zu Ihnen passt! Die Pläne unterscheiden sich durch verschiedene Laufzeiten und den Ressourcenumfang. Das Trainingsguthaben kann während der aktiven Laufzeit flexibel eingesetzt werden. Sie können je nach Bedarf Pläne hintereinander buchen oder innerhalb einer Laufzeit upgraden. Selbstverständlich sind sämtliche Pläne ohne automatische Verlängerung angelegt – absolut transparent und garantiert ohne versteckte Kosten.

	Free-Plan	Free+-Plan	XS-Plan	S-Plan	M-Plan	L-Plan
Nutzbarer Speicher	1 GB	5 GB	5 GB	15 GB	50 GB	200 GB
Nutzungszeitraum	3 Monate	6 Monate	12 Monate	12 Monate	12 Monate	12 Monate
Trainingsguthaben	10 Credits	20 Credits	40 Credits	150 Credits	500 Credits	2000 Credits
Kosten	Kostenfrei	Kostenfrei*	Kostenpflichtig	Kostenpflichtig	Kostenpflichtig	Kostenpflichtig

*Einmalig in Verbindung mit der Registrierung eines Geräts mit dem Lizenzpaket uniVision AI

Free-Plan
Nutzbarer Speicher 1 GB	Nutzungszeitraum 3 Monate	Trainingsguthaben 10 Credits	Kosten Kostenfrei
Free+-Plan
Nutzbarer Speicher 5 GB	Nutzungszeitraum 6 Monate	Trainingsguthaben 20 Credits	Kosten Kostenfrei*
XS-Plan
Nutzbarer Speicher 5 GB	Nutzungszeitraum 12 Monate	Trainingsguthaben 40 Credits	Kosten Kostenpflichtig
S-Plan
Nutzbarer Speicher 15 GB	Nutzungszeitraum 12 Monate	Trainingsguthaben 150 Credits	Kosten Kostenpflichtig
M-Plan
Nutzbarer Speicher 50 GB	Nutzungszeitraum 12 Monate	Trainingsguthaben 500 Credits	Kosten Kostenpflichtig
L-Plan
Nutzbarer Speicher 200 GB	Nutzungszeitraum 12 Monate	Trainingsguthaben 2000 Credits	Kosten Kostenpflichtig

*Einmalig in Verbindung mit der Registrierung eines Geräts mit dem Lizenzpaket uniVision AI

uniVision AI – Lizenzpakete

Für die Ausführung der KI-Modelle, die im AI Lab erstellt wurden, steht auf der jeweiligen Machine Vision Hardware das Modul „Bild AI“ zur Verfügung. Dieses ist im Lizenzpaket uniVision AI enthalten.

Das Lizenzpaket uniVison AI umfasst die Freischaltung der folgenden Module:

Modul „Bild AI“ (für KI-Modelle aus dem AI Lab)
Modul „Bild ONNX“ (für KI-Modelle im ONNX-Format)

Die Lizenz uniVision AI ist wie folgt erhältlich:

Für Smart Cameras der B60-Serie: Lizenz DNNL031
Für Machine Vision Controller der MVC-Serie: Lizenz DNNL032
Gerätevarianten der Serien B60Axxx bzw. MVCAxxx enthalten die Lizenz serienmäßig

Weil Vertrauen auf Sicherheit baut – wir schützen Ihre Daten!

Das AI Lab nutzt ausschließlich europäische Server. Automatische Backups in der Cloud sorgen für die regelmäßige Sicherung Ihrer Daten. Erstellen Sie flexibel Zugriffsbeschränkungen für Ihre Bilder.
Entscheiden Sie sich für einen kostenpflichtigen Plan und behalten Sie die volle Kontrolle über Ihre Daten!

Zwei Wege, ein Ziel: KI-Modelle auf wenglor Hardware ausführen

Mit dem Lizenzpaket uniVision AI lassen sich KI-Modelle sowohl direkt aus dem AI Lab als auch im ONNX-Format direkt auf wenglor Geräten ausführen – für maximale Flexibilität bei der KI-Modellentwicklung.
Mit uniVision AI werden Ihre KI-Modelle nahtlos in uniVision integriert. Das Training kann entweder End-to-End im AI Lab oder in Ihrer eigenen Toolchain mit gängigen Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow erfolgen.

KI-Modelltraining im AI Lab: Modul „Bild AI“

Ideal für alle, die den gesamten KI-Workflow aus einer Hand nutzen möchten.

Modelltraining	Cloudbasiert im AI Lab
Datenfluss	Übertragung der Bilder aus uniVision über weHub ins AI Lab
Transparenz	Heatmaps und Auswertungen für maximale Nachvollziehbarkeit
Einstieg	Intuitive Benutzeroberfläche – ideal für strukturierte Projekte ohne eigene Machine-Learning-Toolchain

Extern trainierte KI-Modelle im ONNX-Format: Modul „Bild ONNX“

Perfekt für alle, die bereits mit Open‑Source‑Frameworks KI-Modelle trainieren.

Modelltraining	Lokal oder extern in der eigenen Toolchain (z. B. PyTorch, Tensorflow)
Schnittstelle	Import von KI-Modellen im ONNX-Format (über Github)
Transparenz	Unterstützung von Heatmaps (abhängig vom jeweiligen KI-Modell)
Integration	Direkte Ausführung in uniVision – Kompatibilität und Konvertierung gemäß Dokumentation

Leistungsstarke Hardware für die optimale Ausführung der KI-Modelle

Die im AI Lab trainierten KI-Modelle sind perfekt auf wenglor-Hardware abgestimmt. Auf den Smart Cameras der B60-Serie sorgt die Anpassung der KI-Modelle auf die Neural Processing Unit (NPU) für deren effiziente und schnelle Ausführung. Der Multicore-Prozessor sowie die Intel® OpenVINO™-Beschleunigung der Machine Vision Controller der MVC-Serie eignen sich ideal für die parallele Ausführung mehrerer KI-Modelle sowie den Einsatz verschiedener Prozessinstanzen in komplexen Anwendungen.

Smart Cameras B60

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Machine Vision Cameras mit Machine Vision Controller