Effektpigmenterkennung
Use Case Cluster
Geschäftsbereich
R&D
Prozesse
Material Analysis & Qualitätsprüfung
Herausforderung
In der Qualitätskontrolle (QM) und Materialanalyse stehen Unternehmen vor der Herausforderung, Effektpigmente und Materialstrukturen präzise zu identifizieren. Bisher sind dafür häufig aufwendige Laboranalysen, spezialisiertes Expertenwissen oder proprietäre Datenbanken erforderlich. Das verursacht hohe Kosten, verlängert Analysezeiten und erschwert eine skalierbare sowie objektive Materialbewertung.
Lösung
Eine KI-gestützte Computer-Vision-Lösung analysiert hochauflösende mikroskopische Bilder und erkennt Effektpigmente automatisch. Machine-Learning-Modelle klassifizieren Pigmentstrukturen und ermöglichen eine objektive Materialanalyse ohne umfangreiche manuelle Prüfungen. Die Technologie kann als Grundlage für digitale Analysewerkzeuge, intelligente Messsysteme oder neue Produktlösungen eingesetzt werden.
Quelle: Alexander Thamm GmbH
Mehrwert
- Reduzierung von Analysezeiten und Prüfkosten durch automatisierte Materialbewertung
- Höhere Genauigkeit und Konsistenz bei der Identifikation von Effektpigmenten und Materialstrukturen
- Unterstützung von Forschung, Produktentwicklung und Qualitätskontrolle durch datenbasierte Erkenntnisse
- Potenzial zur Entwicklung neuer digitaler Analyse- und Messlösungen
Zielgruppe
Potenzielle Branchen
Risikoklassifizierung (EU KI-Verordnung)
No Risk systems
N/A
ohne Transparenzpflichten
