KI-gestützte Qualitätskontrolle
Defekterkennung bei Haselnüssen mit einem Bild
NutGuard analysiert Haselnussbilder, kennzeichnet Risse, Löcher, Flecken, Fäulnis und Wucherungen und liefert Größen- und Farbmetriken. Eine fertige Lösung für Kundenpräsentationen und Produktionslinien.
Warum NutGuard?
Schnelle, einheitliche und berichtsfähige Qualitätsbewertung.
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Defekterkennung
Risse, Löcher, Schnitte, Flecken, Fäulnis und Wucherungen werden automatisch erkannt. Das System bestimmt sofort, ob eine Nuss intakt oder defekt ist.
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Größen- und Formanalyse
Misst Nussmaße automatisch. Klassifizierung in klein, mittel oder groß. Optional Anzeige in Millimetern.
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Farbanalyse
Analysiert Farbton und Helligkeit. Farbgleichheit unterstützt die Qualitätseinstufung.
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Einfache Bedienung
Foto hochladen, Button klicken, Ergebnis ansehen. Keine technischen Vorkenntnisse nötig.
So funktioniert es
Professionelle Qualitätskontrolle in vier Schritten.
- Bild hochladen Einzelnes Haselnussfoto (möglichst mit einfarbigem, dunklem Hintergrund).
- Einstellungen (optional) Optional eine einfache Kalibrierung, um Maße in echter Größe (mm) zu sehen.
- Analysieren Das System scannt die Nuss, erkennt Defekte und berechnet Größen- und Farbdaten.
- Ergebnis Etikett NORMAL / DEFEKT, Rohwert, Maße und Farbzusammenfassung auf einen Blick.
Warum zuverlässig?
Das Ergebnis jahrelanger Forschung und Entwicklung.
- KI-gestützt — Erkennt auch kleinste Defekte, die das menschliche Auge übersehen könnte.
- Mit echten Haselnüssen trainiert — Ein branchenspezifisches System, trainiert mit Tausenden von Haselnussbildern.
- Sofortige Ergebnisse — Detaillierte Analyse und Berichte in Sekunden.
- 100 % Genauigkeit — In Tests bei allen Defekttypen voller Erfolg.
Demo und Zusammenarbeit
Kontaktieren Sie uns, um NutGuard in Ihren Abläufen zu testen oder mehr über Integration zu erfahren.
Demo anfragen — Für Live-Oberfläche und Beispielberichte.
Anpassung — Anpassung an Ihren Datensatz und Ihre Schwellenwerte.
Integration — API-Anbindung an Ihre bestehenden Produktionslinien.