Von Mustern zu intelligenten Modellen: Wir übernehmen die Datenaufbereitung
Spectrons kuratierte Trainings-Pipeline führt Sie in weniger als 2 Wochen zur präzisen Inspektion. Wir übernehmen die gesamte Trainings-Pipeline.
Probensammlung & Defektkataloge
Sie stellen reale Produktionsmuster oder Bilder vergangener Defekte zur Verfügung.
Dies kann in Form Ihres Standard-Defektkatalogs erfolgen.
Dies bildet die Grundlage für Ihre Inspektionslogik und Defekttaxonomie.
Generierung und Kuratierung synthetischer Daten
Generiert automatisch fotorealistische Defekte in verschiedenen Größen, Dichten, Beleuchtungen und Materialien.
Deckt Variabilität ab, die in begrenzten realen Proben nicht vorkommt.
Kein manuelles Labeln erforderlich – unsere Pipeline erledigt das alles automatisch.
Synthetische DatenKI-Modelltraining
Trainiert von unseren hauseigenen Vision-Experten und promovierten Fachleuten.
Defekterkennungsmodell, maßgeschneidert für Ihr Produkt, basierend auf dem kuratierten Datensatz.
In weniger als 24 Stunden pro Produktvariante einsatzbereit für die Inspektion.
Wir kümmern uns um die Daten, damit Sie es nicht tun müssen.
Spectrons KI erkennt nicht nur Defekte, sie versteht auch Ihre Produkte.
Unser System wurde entwickelt, um KI-Qualitätsprüfungen einsatzfähig, zuverlässig und skalierbar zu machen. Im Kern steht unsere synthetische Daten-Engine, die es uns ermöglicht, einsatzbereite Modelle anhand nur eines einzigen fehlerfreien Bauteil-Scans zu trainieren. Es sind keine Tausende von manuell beschrifteten Defektbeispielen erforderlich.
Ihr Team muss nichts sammeln, bereinigen oder kennzeichnen.
Schnell einsatzbereit. Noch schneller anpassbar.
Traditionelle AI-Systeme bleiben bei ~80 % Genauigkeit trotz enormem Aufwand stehen. Spectron durchbricht diese Grenze. Dank synthetischer Daten und vortrainierter visueller Intelligenz können wir in weniger als 2 Wochen von Null auf Produktion gehen und uns kontinuierlich verbessern.
Machbarkeitsprüfungen vor dem Einsatz
Lokale KI-Ausführung (keine Cloud-Abhängigkeit)
Plug-and-Play mit Ihren vorhandenen Kameras oder Ihrer bestehenden Recheninfrastruktur
Synthetische DatenHuman-in-the-Loop-Feedback (HITL)
Ingenieure können Erkennungen in realen Inspektionsabläufen akzeptieren oder ablehnen.
Feedback fließt direkt in die Retraining-Pipeline ein.
Ermöglicht kontinuierliche Verbesserungen und schafft Vertrauen, sobald neue Defektarten auftreten
Plattformkonfiguration