Visual AI

KI-Bilderkennung für automatisierte Prozesse

Lassen Sie KI sehen und verstehen. Unsere Computer Vision Lösungen erkennen Objekte, lesen Texte, klassifizieren Bilder und analysieren visuelle Inhalte - schneller und präziser als menschliche Augen.

KI-Bilderkennung: Computer Vision System analysiert und klassifiziert Bilder
99% Erkennungsrate
< 100ms Analysezeit
10.000+ Objektklassen
24/7 Echtzeit-Verarbeitung

Visuelle Prozesse sind zeitintensiv

Manuelle Bildanalyse skaliert nicht mit Ihrem Wachstum

Langsame Kontrollen

Menschliche Inspektoren schaffen nur wenige hundert Bilder pro Stunde.

Übersehene Fehler

Ermüdung führt zu sinkender Erkennungsrate bei manueller Prüfung.

Unstrukturierte Bilddaten

Millionen von Bildern ohne automatische Klassifizierung und Tagging.

Hohe Personalkosten

Visuelle Qualitätskontrolle erfordert teure Spezialisten rund um die Uhr.

KI sieht mehr als menschliche Augen

Computer Vision für präzise, skalierbare Bildanalyse

Object Detection

Erkennen und lokalisieren Sie Objekte in Bildern mit über 99% Genauigkeit.

OCR & Texterkennung

Extrahieren Sie Text aus Dokumenten, Rechnungen, Schildern und Formularen.

Custom Vision

Trainieren Sie Modelle für Ihre spezifischen Erkennungsaufgaben.

Video-Analyse

Echtzeit-Tracking und Analyse von Bewegtbild für Sicherheit und Monitoring.

Computer Vision in Zahlen

99.5%
Erkennungsgenauigkeit
< 50ms
Analysezeit pro Bild
10.000+
Bilder pro Stunde
-80%
Prüfkosten

Computer Vision in der Praxis

Erfolgsbeispiele aus verschiedenen Branchen

Fertigung

Qualitätskontrolle

Ein Elektronikhersteller prüft Leiterplatten mit KI. Defekterkennung stieg von 94% auf 99.8%, Durchsatz verdreifacht.

Versicherung

Dokumentenverarbeitung

Eine Versicherung automatisiert Schadensmeldungen via OCR. 85% der Formulare werden vollautomatisch verarbeitet.

Retail

Retail Analytics

Ein Einzelhändler analysiert Regale via Kamera. Automatische Erkennung von Out-of-Stock reduziert Umsatzverluste um 15%.

Healthcare

Medical Imaging

Eine Klinik nutzt KI für Röntgenbilder-Screening. Verdächtige Befunde werden automatisch priorisiert, Befundzeit -60%.

In 4 Schritten zur Computer Vision Lösung

Von der Anforderung zum produktiven System

01

Use Case Definition

Analyse Ihrer visuellen Prozesse, Definition der Erkennungsaufgaben und Genauigkeitsanforderungen.

02

Daten & Training

Sammlung und Annotation von Trainingsbildern, Model-Training und Optimierung.

03

Integration

Anbindung an Kameras, Bildquellen und nachgelagerte Systeme (ERP, MES, etc.).

04

Deployment & Monitoring

Produktivsetzung mit Edge- oder Cloud-Inferenz, kontinuierliche Qualitätskontrolle.

Ihre Vorteile mit KI-Bilderkennung

1000x schneller

Verarbeiten Sie tausende Bilder pro Minute statt pro Stunde.

Höhere Genauigkeit

KI ermüdet nicht - konstante Erkennungsrate auch nach Stunden.

Kostenreduktion

Automatisierung senkt Personalkosten in der visuellen Kontrolle um 80%.

24/7 Betrieb

Kontinuierliche Überwachung ohne Schichtwechsel oder Ermüdung.

Custom Models

Spezialisierte Modelle für Ihre einzigartigen Erkennungsaufgaben.

Edge-Ready

Lokale Verarbeitung für Echtzeit-Anforderungen und Datenschutz.

Unsere Computer Vision Plattformen

Häufige Fragen zur KI-Bilderkennung

Moderne Computer Vision erkennt Objekte (Menschen, Fahrzeuge, Produkte), Text (OCR), Szenen, Gesichter, Emotionen, Defekte, Anomalien und benutzerdefinierte Kategorien. Mit Custom Vision können Sie KI auf beliebige visuelle Merkmale trainieren, die für Ihr Business relevant sind.

Bei klar definierten Aufgaben erreicht KI 99%+ Genauigkeit und übertrifft menschliche Inspektoren, die bei 94-97% liegen. Vorteil: KI ermüdet nicht und arbeitet konstant. Bei komplexen, kontextabhängigen Entscheidungen bleibt der Mensch im Loop für Grenzfälle.

Für gute Ergebnisse: mindestens 100-500 Bilder pro Kategorie. Für produktionsreife Modelle empfehlen wir 1.000-5.000 Bilder. Mit Transfer Learning und Data Augmentation können auch mit weniger Daten gute Ergebnisse erzielt werden.

Cloud eignet sich für Batch-Verarbeitung und flexible Skalierung. Edge (lokale Verarbeitung) ist nötig bei Echtzeit-Anforderungen (<100ms), Offline-Betrieb, Bandbreitenbeschränkungen oder Datenschutz. Hybride Architekturen kombinieren beide Vorteile.

Cloud-APIs: 1-4€ pro 1.000 Bilder. Custom Vision Projekte: 15.000-50.000€ für Training und Integration. Laufende Kosten hängen vom Volumen ab. ROI durch automatisierte Kontrolle oft innerhalb 6-12 Monaten erreicht.

Ja, mit optimierten Modellen und entsprechender Hardware (GPU/TPU) sind 30+ Frames pro Sekunde möglich. Anwendungen: Sicherheitsüberwachung, Verkehrsanalyse, Sportereignisse, Produktionsüberwachung. Edge-Devices wie NVIDIA Jetson ermöglichen dies auch ohne Cloud.

Wir setzen auf Privacy-by-Design: lokale Verarbeitung ohne Cloud-Upload, automatische Anonymisierung, Consent Management, und DSGVO-konforme Datenverarbeitung. Biometrische Daten werden nur mit expliziter Einwilligung verarbeitet.

Bereit für intelligente Bildverarbeitung?

Lassen Sie uns gemeinsam analysieren, wie Computer Vision Ihre Prozesse automatisieren kann.