Industrielle Bildverarbeitung
Annotation für Qualitätsprüfung und industrielle Bildverarbeitung
Kratzer oder Lunker, Fehlstelle oder Toleranz: Fehlerbilder in der Produktion verlangen Leute, die Werkstoffe und Fertigung verstehen. Pathwize vermittelt Ingenieurstudierende und Absolventen aus Maschinenbau, Werkstoffwissenschaft und Elektrotechnik.
50 Ihrer Bilder, kostenlos von Fachexperten gelabelt
Wo übliche Anbieter an Grenzen stoßen
Fehlerklassen sind fachlich
Ob ein Fehler kritisch ist oder in der Toleranz liegt, entscheidet Wissen über Werkstoff und Prozess. Ohne das entstehen widersprüchliche Labels.
Seltene Fehler, wenige Beispiele
Die wichtigen Fehlerbilder sind selten. Jedes falsch gelabelte Beispiel wiegt schwer.
Ihre Experten sind in der Produktion gebunden
Die Leute, die Fehler sicher erkennen, haben keine Zeit, Tausende Bilder zu labeln.
Was Sie bekommen
Ingenieurwissen
Maschinenbau, Werkstoffwissenschaft, Elektrotechnik und Verfahrenstechnik. Sie sehen, wer an Ihren Daten arbeitet.
Boxen, Masken, Klassen
Klassifikation, Bounding Boxes und Segmentierung, mit Export als COCO für Ihr Training.
Erst testen, dann skalieren
Kandidaten labeln zuerst Ihre Bilder als Test. Sie geben nur frei, wer Ihre Fehlerklassen sicher trifft.
Laufend per API
Neue Bilder schicken Sie per API, Ergebnisse kommen per Webhook zurück, ohne manuelle Uploads.
So läuft es ab
Aufgabe und Beispiele
Sie schicken Klassen, eine kurze Anleitung und je ein Beispielbild pro Klasse. Wir bauen daraus ein Briefing, das jeder Experte vor dem Start durcharbeitet.
Test auf Ihren Daten
Passende Fachexperten labeln 50 Ihrer Bilder als Qualifikationstest. Sie sehen jede Antwort mit Notiz und Bearbeitungszeit und geben frei, wer weitermacht.
Laufende Annotation
Freigegebene Experten arbeiten Ihre Daten ab. Ein Teil der Bilder bekommt eine Zweitbewertung, Abweichungen gehen an einen Reviewer.
Ergebnisse per Export oder API
Sie laden Ergebnisse als CSV, JSON oder COCO oder holen sie per API und Webhook direkt in Ihre Pipeline.
Was Sie erhalten
- Ein Label pro Bild (oder Boxen und Masken), mit Notiz des Experten
- Übereinstimmung zwischen zwei Bewertern auf einer Stichprobe
- Bearbeitungszeit und Kosten pro Bild
- Export als CSV, JSON oder COCO
- API und Webhooks für laufende Datenströme
- Nachvollziehbar, wer welches Bild wann bewertet hat
Fragen
Industrie und Qualitätsprüfung: häufige Fragen
Klassifikation (eine oder mehrere Klassen pro Bild), Bounding Boxes und Segmentierung. Export als CSV, JSON oder COCO.
Ja. Über die API schieben Sie neue Bilder in den Task, fertige Ergebnisse kommen per Webhook oder Abruf zurück.
Sie geben für jede Klasse ein Beispielbild und beschreiben Grenzfälle in der Anleitung. Unsichere Fälle bekommen eine Notiz und gehen in den Review.
Testen Sie es mit Ihren eigenen Bildern
50 Bilder, mehrere Fachexperten, Ergebnisse in der Regel nach 72 Stunden. Kostenlos und unverbindlich.