24. September, 2026 | 11:00 Uhr 
Live auf ZOOM

Zuverlässiges Lesen von Codes hängt nicht nur vom Decoder selbst ab. Kameraposition, Blickwinkel, Beleuchtung und mechanische Stabilität haben alle einen direkten Einfluss auf die Bildqualität – und damit auf die Zuverlässigkeit des Prüfergebnisses.

In diesem Webinar werfen wir einen praxisorientierten Blick auf den kompletten Bildverarbeitungsaufbau für die industrielle Code-Erkennung: von der stabilen und flexiblen Kamerapositionierung mit EyeMount bis hin zur Bildaufnahme, Code-Dekodierung und KI-gestützten Prüfung mit EyeVision.

Wir zeigen, wie EyeVision gängige 1D- und 2D-Codes wie Barcodes, QR- und DataMatrix-Codes lesen und verarbeiten kann – selbst bei Anwendungen mit wechselnden Ausrichtungen, schwierigen Oberflächen, geringem Kontrast oder schwankender Code-Qualität.

Das Webinar befasst sich zudem damit, wo das klassische Codelesen an seine Grenzen stößt und wie KI und Deep Learning herkömmliche Methoden ergänzen können – beispielsweise beim Umgang mit schwierigem Text, variablen Zeichen oder zusätzlichen visuellen Qualitätsprüfungen rund um den Code.

Das Ziel ist nicht einfach nur die Dekodierung eines Codes, sondern die Schaffung eines zuverlässigen Prüfprozesses, in dem mechanischer Aufbau, Bildqualität, klassische Bildverarbeitung und KI zusammenwirken.

Was Sie lernen werden:

• Warum Kameraposition, Beleuchtung und mechanische Stabilität für eine zuverlässige Code-Erkennung entscheidend sind
• Wie EyeMount flexible und reproduzierbare Bildverarbeitungsaufbauten unterstützt
• Wie EyeVision 1D- und 2D-Codes in industriellen Anwendungen liest und verarbeitet
• Wie man mit wechselnder Ausrichtung, schwierigen Oberflächen und schwankender Codequalität umgeht
• Wo herkömmliches Codelesen der richtige Ansatz ist – und wo KI einen Mehrwert bieten kann
• Wie Codelesen, OCR und zusätzliche visuelle Prüfungen innerhalb einer EyeVision-Anwendung kombiniert werden können

Von der Kamerabefestigung bis zum endgültigen Prüfergebnis zeigen wir Ihnen, was nötig ist, um eine Codeleselösung zu entwickeln, die in realen Produktionsumgebungen zuverlässig funktioniert.