visionKit Feature – Heatmap Hero

KI-Plattform für optische Qualitätssicherung

Heatmap –
KI-Ergebnisse auf einen Blick

Visualisierte Anomalieerkennung pro Bild –
mit Wahrscheinlichkeitsdarstellung und frei konfigurierbarer Erkennungsschwelle.

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Heatmap im Überblick

Die Heatmap macht die Ausgabe des KI-Modells sichtbar – direkt auf dem Prüfbild. Auffällige Bereiche werden farblich hervorgehoben, Erkennungswahrscheinlichkeiten pro Bild ausgewiesen und Schwellenwerte frei konfiguriert. So wird jede KI-Entscheidung nachvollziehbar, transparent und auditierbar.

Jede KI-Entscheidung. Visualisiert und nachvolziehbar.

Wie die Heatmap aus KI-Ausgaben verständliche, visuelle Befunde macht – von der farblichen Anomalie-Erkennung über die Wahrscheinlichkeitsanzeige pro Bild bis zur frei konfigurierbaren Erkennungsschwelle.

Erkennungswahrscheinlichkeit pro Bild

Für jedes Bild zeigt visionKit an, mit welcher Wahrscheinlichkeit die KI eine Anomalie erkannt hat. So lassen sich sichere Befunde von Grenzfällen klar unterscheiden – ohne manuelle Interpretation der Rohdaten.

Anomalien sichtbar machen

Die Heatmap überlagert jedes Prüfbild mit der Ausgabe des KI-Modells und zeigt exakt, wo die Anomalieerkennung angeschlagen hat. Auffällige Bereiche werden farblich hervorgehoben – für eine sofortige, visuelle Einordnung des Ergebnisses.

Erkennungsschwelle flexibel konfigurieren

Legen Sie selbst fest, ab welcher Wahrscheinlichkeit ein Befund als Fehler gewertet wird. Die konfigurierbare Schwelle passt die KI-Erkennung an Ihre Qualitätsanforderungen an – ohne Eingriff in das Modell selbst.

Transparenz über jede KI-Entscheidung

Die Heatmap macht das Verhalten des KI-Modells nachvollziehbar – für Prüfer, Qualitätsverantwortliche und Auditoren gleichermaßen. Jede Entscheidung ist visuell belegt und reproduzierbar dokumentiert.

Was Sie gewinnen

KI-Modelle treffen Entscheidungen – aber ohne Erklärung fehlt das Vertrauen. Die Heatmap schließt diese Lücke: Sie zeigt genau, welche Bildbereiche die KI als auffällig eingestuft hat, mit welcher Wahrscheinlichkeit und ab welchem Schwellenwert eine Entscheidung ausgelöst wird. Transparenz, die Vertrauen schafft.

Sofortige visuelle Einordnung

Prüfer sehen auf einen Blick, wo die KI eine Anomalie erkannt hat und mit welcher Sicherheit – ohne Interpretation von Zahlenwerten oder Rohdaten.

Konfigurierbare Qualitätsgrenzen

Die Erkennungsschwelle lässt sich ohne Eingriff in das Modell anpassen. Sie bestimmen, ab wann ein Befund als Fehler gilt – passend zu Ihren Qualitätsanforderungen.

Auditierbare KI-Entscheidungen

Jede Heatmap ist gespeichert und reproduzierbar abrufbar. Für Audits, Reklamationsbearbeitung und kontinuierliche Prozessoptimierung.

Technische Details

Die Heatmap in visionKit arbeitet auf Pixelebene und liefert für jedes Prüfbild eine individuelle Bewertung. Erkennungswahrscheinlichkeit und Schwellenwert lassen sich unabhängig voneinander konfigurieren – ohne Eingriff in das KI-Modell. Alle Ergebnisse werden vollständig archiviert und sind jederzeit reproduzierbar abrufbar.

Eigenschaft	Wert
Visualisierungsklassen	Farbüberlagerung (Pixel-Level)
Erkennungswahrscheinlichkeit	Je Bild, 0–100 %
Schwellenwert	Frei konfigurierbar