text: Gixel AI Technologie
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  Neuronale Netze für die beste Qualitätssicherung in der Produktion
  genauer als Google AI
  GIXEL AI im vergleich
  Das Video zeigt exemplarisch den Unterschied zwischen einer Künstlichen Intelligenz mit 99,9% Klassifikationsgüte und einer AI mit nur 95.5%.
  In dem Video wird die Beleuchtung variiert, Bewegung hinzugefügt und die Schärfe der Kamera verändert.
  1090 IO Bildern
  3937 NIO Bildern
  Die Aufgabenstellung ist akademischer Natur, aber anspruchsvoll genug um die Unterschiede verschiedener Anbieter herauszuarbeiten.
  Für einen fairen Vergleich haben alle Verfahren exakt die gleichen Bilder im Training genutzt. Dabei wurden 1406 Bilder eines speziellen Dübels als IO klassifiziert und 2152 Bilder anderer Dübel als NIO vorgegeben.
  Um die Systeme auf die Probe zu stellen, wurde ein separater Testdatensatz aufgebaut, der nicht zum Training verwendet wurde, und um es nicht so leicht zu machen, wurde der Testdatensatz mit unterschiedlichen Herausforderungen erzeugt: Andere Kamera, unterschiedliche Pixelgröße, anderes Objektiv, anderer Arbeitsabstand, andere Beleuchtung
  anforderungen unsereR technologie
  Das Qualitätskriterium muss auf den Bildern erkennbar sein.
  "Wenn ein Mensch am Bild erkennen kann ob es In Ordnung oder Nicht In Ordnung ist, dann schafft es die Gixel AI auch"
  Eine Internetverbindung ist während das Einlernens notwendig.
  Wenn das Einlernen abgeschlossen ist, kann alles Offline weiterlaufen.
  Klassische Bildverarbeitung oder Künstliche Intelligenz?
  Wesentlicher Vorteil von Neuronalen Netzen ist eine höhere Detektionsgüte, weniger Falschalarmrate und eine höhere Robustheit gegenüber Fremdeinflüsse.
  Bei der klassischen Bildverarbeitung versteht man besser was das Programm macht und kann einzelne Parameter optimieren, um das System zu verändern.
  Bei der künstlichen Intelligenz fehlen diese Schieberegler erstmal. Deswegen ist uns eine intuitive Bedienung so wichtig. Damit Änderungen jederzeit einfach möglich sind.
  Benötigt das System einen Internet Zugang?
  Während dem Einlernen muss eine Verbindung zu unseren Cloud-Servern aufgebaut werden. Wenn das Training abgeschlossen ist kann die Verbindung vom Internet physikalisch getrennt werden.
  Je nachdem wie schnell Beispielbilder aufgenommen werden können und je nach Aufgabenstellung dauert das Einlernen typischer Weise 2-14 Tage.
  Soll zu einem späteren Zeitpunkt Änderungen nachgelernt werden, muss eine Internet-Verbindung wiederhergestellt werden.
  Was sind die Alleinstellungsmerkmale von Gixel AI gegenüber anderen Anbietern?
  Einzigartige Technologie und Service, bei dem der Nutzer nur wenige Bilder klassifizieren muss und sich das System danach in Echtzeit selbstständig trainiert.
  Gixel AI ist ein Werkzeug, dass Sie zu jeder Zeit nutzen können. Vorkenntnisse bezüglich Künstlicher Intelligenz Technologie sind nicht notwendig. Gixel AI ist auf die Anforderungen einer flexiblen Produktionsumgebung spezialisiert.
  Eine weitere Besonderheit die uns sehr wichtig ist:
  Keine technischen Kompromisse für eine einfache Bedienung auf Kosten der Leistungsfähigkeit. Dadurch erreichen wir höhere Klassifikationsgüten und weniger Falschklassifikationen, als beim Einsatz anderer Bibliotheken oder Cloud Anbietern.