Erstelle ein **Ziel zur Defekterkennung** und folge den Anweisungen.

Bevor das System automatisch Labels vorschlagen kann, müssen zunächst mindestens 10 Defekte manuell gelabelt werden. Diese Initialphase ist notwendig, damit das Modell lernt, wie relevante Defekte in Ihrem spezifischen Anwendungsfall aussehen.

Für das manuelle Labeling stehen zwei Möglichkeiten zur Verfügung:

1. Manuelles Hochladen von Beispielen und anschließende Vergabe der passenden Defekt-Labels.
2. Direktes Labeln über die Produktseite, indem ein Produkt mit einem Defekt ausgewählt, angeklickt und anschließend entsprechend gelabelt wird.

Sobald mindestens 10 Defekte gelabelt wurden, beginnt das System automatisch Label-Vorschläge zu erzeugen, um den Prüfprozess zu beschleunigen und zu unterstützen.

Achte beim Markieren der Defekte darauf, die Fehler präzise und konsistent zu umrahmen.

💡 Tip: Wir haben einen detaillierten Guide zum Thema Fehler beschriften, er ist direkt im Task Screen verlinkt. Gute, konsistente, Beschriftungen sind extrem wichtig und entscheiden maßgeblich über den Erfolg der Erkennung.

Je mehr Fehlerbilder du markierst, desto robuster wird das KI-Modell.

Ideal sind über 100 beschriftete Fehler Bilder pro Defekt.

Teil 6 Defekt erkennen.mp4