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RESSOURCEN

Ressourcen

Dokumentation, Praxisbeispiele, Hintergrundwissen

Technische Unterlagen, Anwendungsbeispiele aus der Praxis und Hintergrundmaterial zu Vision AI in der industriellen Qualitätssicherung.

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DOKUMENTATION

Technische Dokumentation

  • Neuraylze ist für den Betrieb KI-basierter Modelle ausgelegt und benötigt eine geeignete Systemumgebung mit moderner CPU, ausreichend Arbeitsspeicher und einer CUDA-fähigen NVIDIA-Grafikkarte. Die tatsächliche Performance hängt von Modellgröße, Eingabedaten, Batch-Verarbeitung und der Anzahl parallel ausgeführter Modelle ab.

    Komponente Mindestanforderung Empfehlung
    Betriebssystem Windows 10, 64-Bit Windows 10/11, 64-Bit
    Prozessor Moderner Mehrkernprozessor Intel Core i5/i7, AMD Ryzen 5/7 oder besser
    Arbeitsspeicher 16 GB RAM  32 GB RAM bei größeren Modellen oder Batch-Verarbeitung
    Speicherplatz Mindestens 12 GB frei  Zusätzlicher Speicherplatz für Modelle, Daten und Logs
    Grafikkarte CUDA-fähige NVIDIA-GPU mit Compute Capability 6.0 oder höher NVIDIA-GPU der Pascal-, Turing-, Ampere- oder neueren Architektur
    Grafikspeicher Mindestens 8 GB VRAM Mehr als 8 GB VRAM für größere Modelle oder parallele Ausführung
    NVIDIA-Treiber Aktueller NVIDIA-Grafiktreiber Aktueller Treiber passend zur eingesetzten GPU
  • Neuraylze unterstützt CUDA-fähige NVIDIA-Grafikkarten mit Compute Capability 6.0 oder höher, insbesondere GPUs der Pascal-, Turing-, Ampere- oder neueren NVIDIA-Architekturen.

    Für den produktiven Einsatz wird eine dedizierte NVIDIA-GPU mit mindestens 8 GB VRAM empfohlen. Größere Modelle, höhere Bildauflösungen, Batch-Verarbeitung oder parallele Modell-Ausführungen können mehr Grafikspeicher erfordern.

    Nicht CUDA-fähige GPUs oder integrierte Grafiklösungen sind nicht für den produktiven Betrieb vorgesehen.

  • Neuraylze unterstützt gängige Bildformate für die Verarbeitung und Analyse von Bilddaten. Dazu zählen insbesondere JPG/JPEG, PNG, BMP und TIFF.

    Für optimale Ergebnisse sollten die Bilddaten in ausreichender Auflösung und Qualität vorliegen. Verlustfreie Formate wie PNG oder TIFF eignen sich besonders, wenn Bilddetails für die Analyse relevant sind.


CASE STUDIES

Praxisbeispiele

01 CASE STUDY
CaseStudi_01
Optische Inspektion von Teigwaren

Branche: Lebensmittelproduktion
Aufgabe: Sortenreine Verpackung trotz hoher Formvariabilität
Lösung: Objekterkennung mittels Deep Learning
Methode: Objekterkennung / Klassifizierung

02 CASE STUDY
CaseStudi_02
Beschriftungen auf gekrümmten Oberflächen

Branche: Verpackungsindustrie / Pharma
Aufgabe: Lesen von Codes auf gekrümmten Oberflächen
Lösung: Deep-Learning-basierte Texterkennung
Methode: Spezialisierte Zeichenerkennung


WHITEPAPERS

Whitepaper & Fachartikel

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Vision AI für industrielle Qualitätssicherung

Grundlagen, Methoden, Entscheidungshilfen – von der Datenerfassung bis zum Produktivbetrieb.

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Deep Learning vermeidet Delamination…

Grund für das Ablösen von Verbundfolien bei Kunststoffverpackungen ist unter anderem Blasenbildung…

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Friedenstraße 18
81671 München

neuralyze@senswork.com

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