Bei Gussteilen und Sandkernen kann es zu Fehlern kommen, die bei der Inspektion mit klassischer regelbasierter Bildverarbeitung nicht oder nur schwer zu erfassen sind.

Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz können diese Fehler, deren Erscheinungsbilder unvorhersehbar sind, erfasst werden. Die neuronalen Netze werden anhand von Bilddatenbanken mit gut- und schlecht-Bildern automatisch berechnet und trainiert.

Ein weiterer Vorteil bei DeepLearning ist die starke Performance bei OCR Anwendungen.

Hier können auch schwierige Ziffern bei schlechtem Kontrast oder Guss sicher ausgelesen werden.