Schon die Aufnahmequalität entscheidet über den Erfolg. Lichtverhältnisse, Kameraposition, Auflösung oder Bildrauschen beeinflussen, ob ein Defekt später erkannt oder übersehen wird. Eine Kamera kann technisch perfekt sein, aber ohne Erfahrung in der optimalen Ausleuchtung und Fokussierung entstehen keine brauchbaren Trainingsdaten.

Nur wer die physikalischen und optischen Zusammenhänge hinter der Bilderfassung versteht, nimmt nicht nur Bilder auf sondern legt den Grundstein für eine leistungsfähige KI-Lösung.

Wählen Sie zuerst die passenden KI-Algorithmen für Ihre Aufgabe aus (es gibt Dutzende von KI-Verfahren)

Beim Training der KI zeigt sich sofort, dass Erfahrung unverzichtbar ist. Fehlerhafte oder uneindeutige Bilder müssen erkannt, richtig klassifiziert und gegebenenfalls aus dem Datensatz entfernt werden. Selbst kleine Unterschiede, wie etwa zwischen einem „zulässigen“ und einem „kritischen“ Defekt, entscheiden über die Qualität des Modells. Hier zählt menschliches Know-how: Das Verständnis, welche Merkmale relevant sind und wie man Trainingsdaten gezielt erweitert, ist entscheidend für robuste Ergebnisse.