Bildanalyse-plattform
Wir stellen Bilderkennungssoftware und Cloud-Infrastruktur zur Datenanalyse und -speicherung bereit.
Unsere Plattform wird weltweit von Hunderten von Kunden genutzt und steht auch Partnern zur Verfügung. Integrieren Sie die Bilderkennung nahtlos in Ihre Produktionspipeline über unsere cloudbasierten Dienste und API oder setzen Sie auf lokale Verarbeitung, um Ihre spezifischen Betriebsanforderungen zu erfüllen.
Unser Angebot
Führen Sie Bildanalysen noch manuell durch?
Mit unserer Image-Analysis-Plattform können Sie Hunderte von Arbeitsstunden einsparen, die bislang für manuelle Tätigkeiten aufgewendet wurden. Automatisierte Bildanalyse liefert präzise Ergebnisse und eine sichere Datenverwaltung in deutlich kürzerer Zeit, sodass Sie Ihre Ressourcen auf Aktivitäten konzentrieren können, die echten Mehrwert für Ihr Unternehmen schaffen. Lassen Sie künstliche Intelligenz die Arbeit übernehmen.
Sparen Sie Zeit und senken Sie noch heute Ihre Kosten.
Haben Sie eine neue Anwendung, die eine Bildanalyse erfordert?
Automatisierung ermöglicht eine Vielzahl von Analysen, die manuell nicht durchführbar wären. Wir unterstützen Sie beim Aufbau Ihres Projekts von Grund auf: Von der Auswahl und Konfiguration der Bildgebungshardware über die Implementierung der Analysepipeline bis hin zur Erstellung automatisierter Berichte. Gewinnen Sie verwertbare Erkenntnisse und ermöglichen Sie die Optimierung von Systemen und Produktionsparametern in Echtzeit.
In den meisten Fällen können wir einen Proof-of-Concept Bilderkennung kostenlos zur Verfügung stellen!
Häufig gestellte Fragen
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Es hängt von der Anzahl der zu analysierenden Proben ab: Diese ist oft wichtiger als die Komplexität der Analyse. Aufgaben, die nur wenige Male im Jahr anfallen, eignen sich in der Regel nicht für die Automatisierung, während täglich oder häufiger durchgeführte Analysen meist deutlich davon profitieren. Wenn Sie sich unsicher sind, bieten wir Ihnen gerner eine kostenlose Beratung zur Bedarfsanalyse an.
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Der Kern von Oculyze liegt in der Entwicklung leistungsstarker Computer-Vision-Systeme. Darüber hinaus liefern wir alles, was erforderlich ist, um diese Systeme in der Praxis nutzbar zu machen: Von der Auswahl und Einrichtung der Bildgebungshardware über die Implementierung der Analysepipeline bis hin zur Erstellung automatisierter Berichte – und alles dazwischen.
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Integration in eine bestehende Anwendung::
- Gemeinsame Besprechung der Anwendung zur Anforderungsanalyse; je nach Use Case werden Beispielbilder benötigt.
- Entwicklung eines cloudbasierten Proof of Concept zum Testen.
- Festlegung des vollständigen Projektumfangs und Erstellung eines entsprechenden Angebots.
Turnkey-Projekte:
- Gemeinsame Besprechung der Anwendung und Anforderungen.
- Erstellung eines Angebots für ein Minimum Viable Product (MVP) sowie einer Kostenschätzung für das Gesamtprojekt.
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Für komplexe Anwendungsfälle benötigen wir von Ihrem Team annotierte Bilder, um Missverständnisse hinsichtlich der Anforderungen zu vermeiden. Zur Annotation können Sie unser kostenloses Annotationstool nutzen In der Regel reichen etwa 10 annotierte Bilder aus, um zu starten.
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Solange eine (geschulte) Person die Analyse durchführen könnte (auch wenn dies evtl. wirtschaftlich keinen Sinn macht) lässt sie sich in der Regel automatisieren. Bei extrem komplexen Analysen kann eine Teilautomatisierung sinnvoll sein, bei der der Großteil der Arbeit automatisiert erfolgt und nur ausgewählte Fälle zur Überprüfung an Menschen weitergeleitet werden.
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Oculyze ist auf technische und quantitative visuelle Analysen spezialisiert. Wir automatisieren visuelle Aufgaben, für die eine spezielle Schulung erforderlich ist, um sie korrekt durchzuführen. Kann eine Aufgabe zuverlässig von einer ungeschulten Person erledigt werden, ist sie möglicherweise weniger geeignet. Wird sie üblicherweise von Fachpersonal durchgeführt, ist sie es sehr wahrscheinlich.
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Ja. Die Ergebnisse sind zu 100 % reproduzierbar. Im Gegensatz zum Menschen liefert dasselbe Bild immer exakt dasselbe Ergebnis.
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Das hängt vollständig von Ihrer Anwendung und Ihren Anforderungen ab:
- Cloud: Schnelle Bereitstellung und einfacher Zugriff auf die Ergebnisse von überall.
- Local: Sinnvoll bei großen Datenmengen, sehr kurzen Verarbeitungszeiten (z. B. Video-Stream-Analyse in Echtzeit) oder wenn interne Richtlinien eine lokale Verarbeitung erfordern.
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Ja. Unsere Technologie wurde bereits erfolgreich in Tischgeräte und eigenständige Standalone-Systeme integriert.
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Unsere Software wurde von Grund auf mit einer skalierbaren Microservice-Architektur entwickelt. Cloud-Deployments lassen sich nahezu sofort durch Hinzufügen weiterer Rechenknoten skalieren. Lokale Deployments nutzen dieselbe Technologie, wodurch auch dort eine Skalierung auf zusätzliche oder leistungsstärkere Hardware sehr einfach ist.
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Neben höherer Genauigkeit liegen die größten Vorteile meist in der Reproduzierbarkeit und im hohen Durchsatz, den automatisierte Systeme leisten können.
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Ja. Cloud-Deployments erfolgen in der Regel über eine RESTful API. Für lokale Deployments bieten wir eine vergleichbare API im Intranet an oder kommunizieren über industrielle Standards wie Modbus oder OPC.
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Jein – eher nein. Wir verwenden zwar neuronale Netze wie in der generativen KI, unsere KI führt jedoch eine technische Bildanalyse durch, anstatt „neue“ Inhalte zu generieren. Wir kombinieren Deep Learning mit klassischer Bilderkennung zu einem hybriden Ansatz.
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Unsere Bildanalysetechnologie kombiniert klassische, methodische Mustererkennung mit künstlicher Intelligenz und Deep Learning. Wir verlassen uns nicht ausschließlich auf Deep Learning. Dieser Ansatz erfordert zwar spezielles Fachwissen, bietet jedoch mehrere Vorteile:
- Deutlich geringerer Bedarf an Trainingsdaten (1–3 Größenordnungen weniger).
- Höhere Robustheit der Systeme.
- Weniger „Black Box“-Charakter und einfachere Feinjustierung auf Basis Ihres Feedbacks.