Neuigkeiten & Updates
Bleiben Sie über die neuesten Entwicklungen und Erfolge bei IUNA AI informiert
Neues Update unserer IUNA Label Toolkit: Wie wir KI-Modelle in Minuten statt Tagen trainieren
Unsere selbst entwickelte IUNA Label Toolkit hat ein neues Update erhalten! Seit 2021 nutzen und optimieren wir dieses interne Tool kontinuierlich, um unsere Labeling-Pipeline stetig zu verbessern und noch effizienter zu gestalten.
Warum sind der IUNA Weld Inspector und der Assembly Inspector so schnell einsatzbereit? Weil wir den größten Flaschenhals der KI eliminiert haben: Das manuelle Labeling.
In diesem Video zeigen wir unsere interne „Secret Sauce": Mit der neuesten Version unserer Label Toolkit und Text-to-Mask-Technologie trainieren wir unsere Modelle für Ihre Bauteile in Minuten statt Tagen. Sehen Sie selbst, wie wir Schweißnähte per Textbefehl erkennen.
Durch den Einsatz von Vision Foundation Models und unserer kontinuierlich weiterentwickelten IUNA Label Toolkit reduzieren wir die Commissioning-Zeit bei Ihnen vor Ort drastisch.
Wollen Sie wissen, wie schnell wir Ihr Bauteil automatisiert prüfen können?
Jetzt Machbarkeits-Check anfordernIUNA AI auf der SCHWEISSEN & SCHNEIDEN 2025 in Essen
Die diesjährige SCHWEISSEN & SCHNEIDEN Messe in Essen war für IUNA AI ein besonderes Ereignis. Wir hatten die Gelegenheit, die Zukunft der Schweißnahtinspektion live zu präsentieren, und die Resonanz war überwältigend. Nicht nur Unternehmen aus dem Automobilsektor besuchten uns, sondern auch viele andere Branchen, die interessiert waren zu erfahren, wie KI-gestützte Inspektion ihre Qualitätsprozesse verbessern kann.
Highlights der Messe
Live-Demo unseres Weld Seam Scanners: Besucher erlebten KI-gestützte Schweißnahtinspektion in Echtzeit hautnah und sahen, wie unsere Technologie über manuelle Prüfungen hinausgeht und zu schnellerer, konsistenterer Qualitätskontrolle führt. Die interaktiven Demonstrationen ermöglichten es den Besuchern, das System beim Erkennen und Klassifizieren von Schweißnahtfehlern in Echtzeit zu erleben und die praktischen Vorteile KI-gestützter Inspektion zu sehen.
KI-Innovation in der Praxis: Wir demonstrierten, wie Computer Vision und Deep Learning in robuste, praxistaugliche Werkzeuge für Produktionsumgebungen transformiert werden können. Die Fähigkeit unseres Systems, Defekte gemäß internationaler Standards wie ISO 5817, ISO 10042 und ISO 6520-1 zu erkennen, beeindruckte viele Besucher, die nach zuverlässigen, automatisierten Qualitätssicherungslösungen suchen.
Inspirierende Gespräche: Die Diskussionen mit Partnern, Kunden und neuen Kontakten waren unglaublich wertvoll. Wir konnten uns mit Unternehmen aus verschiedenen Branchen vernetzen, darunter Automotive, Fertigung, Metallverarbeitung und Bauwesen, die alle daran interessiert waren, KI für die Qualitätskontrolle einzusetzen. Diese Gespräche haben bereits zu mehreren Folgegesprächen und potenziellen Partnerschaften geführt.
Partnerschaft mit AWL
Wir möchten uns herzlich bei allen bedanken, die uns an unserem gemeinsamen Stand mit AWL besucht haben. Die Zusammenarbeit zwischen den intelligenten Softwarelösungen von IUNA AI und AWLs Expertise in smarter Roboterautomation schafft eine kraftvolle Kombination für die Zukunft der industriellen Qualitätskontrolle.
Die Reise, Deep Learning-basierte Schweißnahtinspektion in Produktionslinien zu bringen, hat gerade erst begonnen, und wir sind gespannt auf das, was als Nächstes kommt. Das positive Feedback und das Interesse von der Messe bestätigen, dass die Industrie bereit ist für KI-gestützte Qualitätssicherung, und wir sind stolz darauf, an der Spitze dieser Transformation zu stehen.
IUNA AI im Fachmagazin inVISION erwähnt
Wir freuen uns, dass unser Unternehmen IUNA AI im Fachmagazin inVISION News im Beitrag „Weld Seam Inspection" erwähnt wird. Der Artikel stellt unter anderem unser Weld Seam Vision System vor, das speziell zur automatisierten Inspektion von MIG/MAG-Schweißnähten entwickelt wurde – sowohl für manuelle als auch robotergestützte Schweißprozesse.
Unser System bietet umfassende Qualitätssicherung durch Echtzeit-Erkennung von Schweißnahtdefekten und gewährleistet die Einhaltung internationaler Standards wie ISO 5817, ISO 10042 und ISO 6520-1. Diese Anerkennung in einer führenden Branchenpublikation unterstreicht unser Engagement für Innovation in der industriellen Qualitätskontrolle.
Ventilkappenerkennung: IUNA unterstützt Rad- und Reifenmontage für OEMs
Für unsere Kunden ist die Überprüfung der korrekten Rad-/Reifenkombinationen vor der Auslieferung an den Fahrzeughersteller eine große Herausforderung. Aufgrund der zunehmenden Diversifizierung und Individualisierung von Reifen, Felgen und Ventilkappen sind die Anforderungen an Präzision und Genauigkeit bei der Reifenmontage in den letzten Jahren stark gestiegen.
Dank des IUNA Assembly Inspectors ist es jetzt möglich, diesen Inspektionsprozess zu automatisieren. Der IUNA Assembly Inspector vergleicht Farbe und Form der Ventilkappe und des Ventils auf dem Bild und gleicht diese Informationen mit dem Sollwert aus der Datenbank ab. Dieser Einsatz von industrieller Computer Vision und KI-Technologie vermeidet Fehler und Rücksendungen bereits vor der Auslieferung.
Weiterentwicklung des IUNA Auto Scanners für den Einsatz in der Endmontage (Finish)
Wir sind stolz, die neueste Entwicklung unseres IUNA Auto Scanners bekannt zu geben. Der Auto Scanner kann jetzt auch im Finishing-Prozess eingesetzt werden und erkennt präzise Lackfehler, Dellen, Beulen und andere Oberflächendefekte. Diese Erweiterung ermöglicht es Fahrzeugherstellern, die Qualität ihrer Produkte weiter zu verbessern und die Effizienz der Endkontrolle zu steigern.
Das System verwendet fortschrittliche Computer Vision und KI-Algorithmen, um selbst subtile Unvollkommenheiten zu identifizieren, die von menschlichen Inspektoren möglicherweise übersehen werden. Unsere Zusammenarbeit mit Audi war maßgeblich für die Verfeinerung dieser Technologie für hochwertige Automobilanwendungen.
Presseartikel / IUNA AI x Audi
Der aktuelle Artikel der Heilbronner Stimme beschreibt, wie Audi den Wandel in der Produktion zukünftig vorantreiben will und auch wie wir bei IUNA AI dabei helfen, diesen Wandel mitzugestalten. Unser Ziel war es schon immer, KI-Technologie so einfach und schnell wie möglich in die heutige Fertigung zu bringen. Genau das konnten wir für Audi bereits umsetzen. Weitere Projekte mit Audi befinden sich in der Planungsphase.
Auto Scanner v3 / Karosseriebau
Die dritte Version unseres Auto Scanners wurde um die Funktionalität der "Anomalieerkennung" erweitert. Hierbei erkennt das System nicht nur vordefinierte Defekte, sondern ist auch in der Lage, die gesamte Fahrzeugoberfläche auf Anomalien zu überprüfen. Anomalien sind Defekte, für die wenige bis keine historischen Bilddaten verfügbar sind. Das bedeutet, dass auch seltene Defekte, die sonst nur von Menschen erkannt würden, vollautomatisch erfasst werden können. Dadurch wurde eine vollständige Automatisierung des Inspektionsprozesses im Karosseriebau von Audi erreicht und die manuelle Sichtkontrolle ersetzt.
Auto Scanner v3 / Karosseriebau
Die dritte Version unseres Auto Scanners wurde um die Funktionalität der "Anomalieerkennung" erweitert. Hierbei erkennt das System nicht nur vordefinierte Defekte, sondern ist auch in der Lage, die gesamte Fahrzeugoberfläche auf Anomalien zu überprüfen. Anomalien sind Defekte, für die wenige bis keine historischen Bilddaten verfügbar sind. Das bedeutet, dass auch seltene Defekte, die sonst nur von Menschen erkannt würden, vollautomatisch erfasst werden können. Dadurch wurde eine vollständige Automatisierung des Inspektionsprozesses im Karosseriebau von Audi erreicht und die manuelle Sichtkontrolle ersetzt.
Release IUNA AI Inspector
Basierend auf dem Know-how des Auto Scanners wurde im September 2021 der IUNA AI Inspector entwickelt. Mit dem AI Inspector haben wir ein modulares und einfach zu bedienendes KI-Bildverarbeitungssystem entwickelt, das inline integriert werden kann. In Kombination mit der richtigen Softwareanwendung sind wir flexibel, um eine breite Palette von Aufgaben in der industriellen Fertigung zu lösen.
Auto Scanner v2 / Karosseriebau
Im März wurde die zweite Version des IUNA Auto Scanners fertiggestellt. Das System prüft Standardpunkte an der Fahrzeugkarosserie auf Oberflächengeometriedefekte. Dazu gehören Welligkeit, Eindruckstellen, Blechungleichmäßigkeiten und andere Defekte, die vorwiegend in der Karosseriebau-Abteilung auftreten. Darüber hinaus helfen die Daten der jeweiligen Fachabteilung, prozessbedingte Fehler oder Fehler von Lieferanten zu erkennen.
Iuna.ai wird Entwicklungspartner der Audi AG
Im September 2020 wurde iuna.ai offizieller Entwicklungspartner von VW. Ziel der Entwicklungskooperation war die Weiterentwicklung des IUNA Auto Scanners v1 im Karosseriebau des Audi R8 zur vollautonomen Identifizierung von Oberflächengeometriedefekten an der Karosserie.
Forschungsprojekt / Universität Stuttgart x Audi AG
Die Idee für eine KI-basierte Bilddatenanalyse entstand aus einer Kooperation zwischen der Universitätsgruppe für Machine Learning an der Universität Stuttgart und der Audi AG in Neckarsulm. Ziel des Forschungsprojekts war es, einen Proof of Concept einer KI-basierten autonomen Qualitätssicherung von Fahrzeugen am Fließband zu liefern. Die Universitätsgruppe wurde 2019 von Jan Nabatian initiiert und geleitet.