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GESTALT Few-Shot Vision AI: Der schnelle Einstieg in KI-gestützte Sichtprüfung
19.03.2026

KI-gestützte Sichtprüfung. Schnell trainiert. Einfach bedient.
KI-gestützte Sichtprüfung. Schnell trainiert. Einfach bedient.
KI-gestützte Sichtprüfung. Schnell trainiert. Einfach bedient.
GESTALT Few-Shot Vision AI ist ein kompaktes, kamerabasiertes KI-Prüfsystem für die industrielle Qualitätskontrolle. Die Lösung wurde speziell dafür entwickelt, Anomalien schnell und zuverlässig zu erkennen — auch bei hoher Produktvarianz, häufigem Produktwechsel und ohne aufwendige Fehlerprogrammierung.
Der einfache Einstieg in industrielle KI-Prüfung
Viele Prüfanwendungen scheitern im Alltag nicht an der Idee, sondern an der Komplexität. Klassische Bildverarbeitung verlangt oft genaue Fehlerdefinitionen, aufwendige Parametrierung und Expertenwissen.
GESTALT Few-Shot Vision AI geht einen anderen Weg:
Das System lernt bereits mit wenigen i.O.-Produkten, wie ein gutes Bauteil aussehen soll. Auffälligkeiten wie Kratzer, Flecken, Strukturabweichungen oder Oberflächenfehler werden anschließend automatisch erkannt und visuell hervorgehoben.
Für die Produktion gemacht
Die Lösung ist darauf ausgelegt, direkt am Prüfplatz eingesetzt zu werden. Die Benutzeroberfläche ist bewusst klar und intuitiv aufgebaut, damit Anwender ohne KI-Vorkenntnisse neue Use Cases anlegen, Bilder aufnehmen, Modelle trainieren und Ergebnisse bewerten können. Die KI unterstützt den Werker als objektives zweites Auge — nicht als Black Box, sondern mit nachvollziehbarer Visualisierung über Heatmap, Score und OK/NOK-Entscheidung.
So funktioniert der Workflow
Zuerst wird ein Use Case angelegt. Danach wird die Kamera verbunden und der relevante Prüfbereich festgelegt. Anschließend werden gute und bei Bedarf fehlerhafte Bilder aufgenommen. Mit diesen Bildern wird das Modell trainiert. Danach kann die Prüfung live durchgeführt werden. Am Ende werden die Ergebnisse gespeichert und bei Bedarf ausgewertet.

Der Einstieg in die Anwendung folgt einem klaren Ablauf:
1. Use Case anlegen
Für jeden Bauteiltyp, jede Produktvariante oder Kameraperspektive kann ein eigener Use Case erstellt werden. So bleibt die Prüfung strukturiert und reproduzierbar.
2. Kamera verbinden und ROI festlegen
Nach der Kamerakonfiguration wird ein Referenzbild aufgenommen und die relevante Prüfregion definiert. Damit konzentriert sich die Auswertung genau auf den Bereich, der wirklich entscheidend ist.
3. Wenige gute Teile aufnehmen
Für das Training genügen bereits wenige i.O.-Bilder. Das reduziert den Aufwand erheblich und macht den Start besonders einfach.
4. Modell trainieren und Schwellenwert prüfen
Das System erzeugt einen Anomalie-Score und unterstützt bei der Bewertung über Threshold, Heatmap und Ergebnisansicht. So lässt sich schnell nachvollziehen, wie gut der Anwendungsfall funktioniert.
5. Live prüfen und Ergebnisse archivieren
Im Betrieb werden Prüfbilder live analysiert. Ergebnisse können gespeichert, gefiltert und exportiert werden — inklusive Heatmap, Score und CSV-Ausgabe.
Ihre Vorteile auf einen Blick
Schnell produktiv
Die Lösung ist als kostengünstiger Einstieg konzipiert und sofort einsetzbar. Kamera, Beleuchtung, Mechanik, Laptop und Software bilden ein komplettes Basissystem.
Wenig Trainingsaufwand
Für die Anomalieerkennung werden typischerweise nur wenige gute Bilder benötigt. Eine aufwendige Fehlerklassendefinition entfällt.
Einfach bedienbar
Training und Prüfung können direkt durch den Kunden erfolgen. Programmier- oder KI-Expertise ist nicht erforderlich.
Nachvollziehbare Ergebnisse
Anomalien werden nicht nur erkannt, sondern im Bild lokalisiert. Das schafft Transparenz und Vertrauen in die Entscheidung.
Skalierbar aufgebaut
Vom Ein-Kamera-System bis zur erweiterten Hardware mit leistungsfähigerem Rechner, spezialisierter Beleuchtung oder Mehrkamera-Aufbau lässt sich die Lösung Schritt für Schritt ausbauen.
Typische Anwendungsfelder
GESTALT Few-Shot Vision AI eignet sich insbesondere für:
Oberflächeninspektion bei Kratzern, Flecken und Strukturfehlern
Prüfaufgaben mit hoher Produktvarianz
häufig wechselnde Bauteile oder Produktvarianten
Assembly Presence Checks
Label-, Print- und Code-Inspektion als perspektivische Erweiterung des Konzepts
Technisch robust, praktisch relevant
Die technische Konzeption fokussiert sich auf industrielle Nutzbarkeit: lokale Datenverarbeitung, Offline-Fokus, Archivierung, Export, robuste Bedienung und klare Ergebnisdarstellung. Damit ist die Lösung nicht nur für einen Demo-Case interessant, sondern für reale Anwendungen im Produktionsumfeld.
Fazit
GESTALT Few-Shot Vision AI macht industrielle KI-Inspektion zugänglich.
Die Lösung verbindet einen schnellen Einstieg, einfache Bedienung und moderne KI-Anomalieerkennung zu einem System, das in der Praxis funktioniert — vom ersten Test bis zur produktiven Nutzung am Prüfplatz.
Sie möchten prüfen, ob GESTALT Few-Shot Vision AI zu Ihrem Anwendungsfall passt?
Sprechen Sie mit uns über Ihr Bauteil, Ihre Oberfläche und Ihre Prüfaufgabe — wir zeigen Ihnen, wie ein schneller Einstieg in die KI-gestützte Sichtprüfung aussehen kann.
Jetzt Anwendungsfall besprechen.
KI-gestützte Sichtprüfung. Schnell trainiert. Einfach bedient.
GESTALT Few-Shot Vision AI ist ein kompaktes, kamerabasiertes KI-Prüfsystem für die industrielle Qualitätskontrolle. Die Lösung wurde speziell dafür entwickelt, Anomalien schnell und zuverlässig zu erkennen — auch bei hoher Produktvarianz, häufigem Produktwechsel und ohne aufwendige Fehlerprogrammierung.
Der einfache Einstieg in industrielle KI-Prüfung
Viele Prüfanwendungen scheitern im Alltag nicht an der Idee, sondern an der Komplexität. Klassische Bildverarbeitung verlangt oft genaue Fehlerdefinitionen, aufwendige Parametrierung und Expertenwissen.
GESTALT Few-Shot Vision AI geht einen anderen Weg:
Das System lernt bereits mit wenigen i.O.-Produkten, wie ein gutes Bauteil aussehen soll. Auffälligkeiten wie Kratzer, Flecken, Strukturabweichungen oder Oberflächenfehler werden anschließend automatisch erkannt und visuell hervorgehoben.
Für die Produktion gemacht
Die Lösung ist darauf ausgelegt, direkt am Prüfplatz eingesetzt zu werden. Die Benutzeroberfläche ist bewusst klar und intuitiv aufgebaut, damit Anwender ohne KI-Vorkenntnisse neue Use Cases anlegen, Bilder aufnehmen, Modelle trainieren und Ergebnisse bewerten können. Die KI unterstützt den Werker als objektives zweites Auge — nicht als Black Box, sondern mit nachvollziehbarer Visualisierung über Heatmap, Score und OK/NOK-Entscheidung.
So funktioniert der Workflow
Zuerst wird ein Use Case angelegt. Danach wird die Kamera verbunden und der relevante Prüfbereich festgelegt. Anschließend werden gute und bei Bedarf fehlerhafte Bilder aufgenommen. Mit diesen Bildern wird das Modell trainiert. Danach kann die Prüfung live durchgeführt werden. Am Ende werden die Ergebnisse gespeichert und bei Bedarf ausgewertet.

Der Einstieg in die Anwendung folgt einem klaren Ablauf:
1. Use Case anlegen
Für jeden Bauteiltyp, jede Produktvariante oder Kameraperspektive kann ein eigener Use Case erstellt werden. So bleibt die Prüfung strukturiert und reproduzierbar.
2. Kamera verbinden und ROI festlegen
Nach der Kamerakonfiguration wird ein Referenzbild aufgenommen und die relevante Prüfregion definiert. Damit konzentriert sich die Auswertung genau auf den Bereich, der wirklich entscheidend ist.
3. Wenige gute Teile aufnehmen
Für das Training genügen bereits wenige i.O.-Bilder. Das reduziert den Aufwand erheblich und macht den Start besonders einfach.
4. Modell trainieren und Schwellenwert prüfen
Das System erzeugt einen Anomalie-Score und unterstützt bei der Bewertung über Threshold, Heatmap und Ergebnisansicht. So lässt sich schnell nachvollziehen, wie gut der Anwendungsfall funktioniert.
5. Live prüfen und Ergebnisse archivieren
Im Betrieb werden Prüfbilder live analysiert. Ergebnisse können gespeichert, gefiltert und exportiert werden — inklusive Heatmap, Score und CSV-Ausgabe.
Ihre Vorteile auf einen Blick
Schnell produktiv
Die Lösung ist als kostengünstiger Einstieg konzipiert und sofort einsetzbar. Kamera, Beleuchtung, Mechanik, Laptop und Software bilden ein komplettes Basissystem.
Wenig Trainingsaufwand
Für die Anomalieerkennung werden typischerweise nur wenige gute Bilder benötigt. Eine aufwendige Fehlerklassendefinition entfällt.
Einfach bedienbar
Training und Prüfung können direkt durch den Kunden erfolgen. Programmier- oder KI-Expertise ist nicht erforderlich.
Nachvollziehbare Ergebnisse
Anomalien werden nicht nur erkannt, sondern im Bild lokalisiert. Das schafft Transparenz und Vertrauen in die Entscheidung.
Skalierbar aufgebaut
Vom Ein-Kamera-System bis zur erweiterten Hardware mit leistungsfähigerem Rechner, spezialisierter Beleuchtung oder Mehrkamera-Aufbau lässt sich die Lösung Schritt für Schritt ausbauen.
Typische Anwendungsfelder
GESTALT Few-Shot Vision AI eignet sich insbesondere für:
Oberflächeninspektion bei Kratzern, Flecken und Strukturfehlern
Prüfaufgaben mit hoher Produktvarianz
häufig wechselnde Bauteile oder Produktvarianten
Assembly Presence Checks
Label-, Print- und Code-Inspektion als perspektivische Erweiterung des Konzepts
Technisch robust, praktisch relevant
Die technische Konzeption fokussiert sich auf industrielle Nutzbarkeit: lokale Datenverarbeitung, Offline-Fokus, Archivierung, Export, robuste Bedienung und klare Ergebnisdarstellung. Damit ist die Lösung nicht nur für einen Demo-Case interessant, sondern für reale Anwendungen im Produktionsumfeld.
Fazit
GESTALT Few-Shot Vision AI macht industrielle KI-Inspektion zugänglich.
Die Lösung verbindet einen schnellen Einstieg, einfache Bedienung und moderne KI-Anomalieerkennung zu einem System, das in der Praxis funktioniert — vom ersten Test bis zur produktiven Nutzung am Prüfplatz.
Sie möchten prüfen, ob GESTALT Few-Shot Vision AI zu Ihrem Anwendungsfall passt?
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