Regelbasierte Bildverarbeitung oder KI – was ist eigentlich der Unterschied?
Viele Projekte starten mit der Frage: „Brauchen wir schon KI – oder reicht klassische Bildverarbeitung?“ Die kurze Antwort: Beides hat seinen Platz.
Ein vereinfachter Überblick:
Regelbasierte Systeme arbeiten mit klar definierten Prüfregeln (Kanten, Kontraste, Geometrien). Sie sind transparent, stabil und sehr gut validierbar.
KI-/Deep-Learning-Verfahren eignen sich, wenn Fehlerbilder sehr variabel sind oder schwer in Regeln zu fassen. Sie „lernen“ aus Beispielen und können komplexe Muster erkennen.
Hybrid-Ansätze kombinieren beides – z. B. klassische Geometrieprüfung plus KI-basierte Oberflächenanalyse.
Entscheidend ist nicht der „Hype-Faktor“, sondern: Welche Methode liefert in Ihrem Prozess robuste, nachvollziehbare Ergebnisse – auch im Audit?
