Was ist der Unterschied zwischen klassischer und ML-basierter visueller Qualitätskontrolle?
Klassischen Systemen werden Regeln zum Erkennen von Fehlern durch Programmierer:innen vorgegeben. Ein ML-Modell hingegen lernt anhand von Beispielen, ob ein Teil OK oder NOK ist. In diesem Lernprozess leitet sich das Modell implizite Regeln zur Entscheidung über OK/NOK ab, die keiner expliziten Programmierung (z.B. „NOK, wenn Kratzer links oben“) bedürfen. So können auch sehr komplexe Anwendungsfälle, wie z.B. Oberflächenerkennung, in der Qualitätskontrolle automatisiert werden, was mit einem klassischen System nicht möglich wäre.