Vom Haushaltsgegenstand über Bauteile für Fahrzeuge bis hin zu Medizintechnik – bei der Herstellung von Produkten gilt es, selbst die kleinsten Defekte sicher und schnell zu entdecken, am besten automatisiert. Wie dieser Prozess dank Künstlicher Intelligenz (KI) verbessert werden kann, untersuchen Forschende des Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM im Projekt »eQuality«. Das Land Rheinland-Pfalz unterstützt das Projekt mit 600.000 Euro.
Automatisierte Inspektionssysteme sind zwar Stand der Technik, aber teuer und brauchen viel Zeit und Know-how in der Entwicklung. Letzteres gilt insbesondere für die Fehlersuche in nicht-standardisierten Bauteilen. Schneller geht es mit einer gut bestückten Datenbank, die anwendungsrelevante Fehler abbildet. Dabei werden nicht nur echte Bilddaten gesammelt, sondern auch Datensätze, die Defekte so beschreiben, dass daraus künstliche und fotorealistische Bilder erzeugt werden können.
Digitale Fehlerbibliothek
Die Abteilung »Bildverarbeitung« am Fraunhofer ITWM in Kaiserslautern beschäftigt sich schon lange mit der Detektion von Fehlern in Oberflächen: »Wir liefern komplette Inspektionssysteme, also Hardware und Software«, sagt Abteilungsleiter Markus Rauhut. »In den vergangenen Jahren haben wir unsere Algorithmen um Methoden des Maschinellen Lernens erweitert. Wir können nun fotorealistische Datensätze generieren, mit denen wir unsere KI trainieren.« Projektleiterin Dr. Petra Gospodnetic ergänzt: »Damit reduzieren wir Anzahl physischer Fehlerproben erheblich, aus denen die KI üblicherweise lernt. Dank der Förderung des Landes Rheinland-Pfalz können wir unsere Fehlerbibliothek signifikant erweitern, noch mehr Fehler erkennen und spezifizieren.«
Dr. Denis Alt, Staatssekretär im Ministerium für Wissenschaft und Gesundheit, brachte den Förderbescheid persönlich nach Kaiserslautern und ordnete eQuality so ein: »Das Projekt zeigt, dass Künstliche Intelligenz bereits eine enorme Anwendungsnähe hat und einen Beitrag leisten kann, Produktion nachhaltiger zu gestalten und die Qualität von Produkten sicherzustellen. Das Fraunhofer ITWM trägt mit eQuality zur Stärkung der Innovationskraft des Forschungsstandortes und zur Wettbewerbs- und Zukunftsfähigkeit unserer Wirtschaft bei, indem es einen Beitrag leistet, die Vorreiterrolle von Rheinland-Pfalz im Bereich KI sicherzustellen, einem erklärten Ziel in unserem Koalitionsvertrag.«
Fokus liegt zunächst auf Fehlern auf Metalloberflächen
Ziel des Projekts »eQuality« ist eine Online-Plattform, über die Menschen aus der Praxis in Industrie und Forschung Defekte entsprechend ihrer speziellen Produkte erzeugen und herunterladen können. Im ersten Schritt deckt die Bibliothek eine Reihe von Fehlern ab, die für Metalloberflächen charakteristisch sind – wie Beulen, Kratzer, Risse, Kühlmittelrückstände, Metallspäne, Staubpartikel oder Flecken.
Mehr Informationen auf unserer Projektwebsite unter: www.itwm.fraunhofer.de/...
Automatisierte Inspektionssysteme sind zwar Stand der Technik, aber teuer und brauchen viel Zeit und Know-how in der Entwicklung. Letzteres gilt insbesondere für die Fehlersuche in nicht-standardisierten Bauteilen. Schneller geht es mit einer gut bestückten Datenbank, die anwendungsrelevante Fehler abbildet. Dabei werden nicht nur echte Bilddaten gesammelt, sondern auch Datensätze, die Defekte so beschreiben, dass daraus künstliche und fotorealistische Bilder erzeugt werden können.
Digitale Fehlerbibliothek
Die Abteilung »Bildverarbeitung« am Fraunhofer ITWM in Kaiserslautern beschäftigt sich schon lange mit der Detektion von Fehlern in Oberflächen: »Wir liefern komplette Inspektionssysteme, also Hardware und Software«, sagt Abteilungsleiter Markus Rauhut. »In den vergangenen Jahren haben wir unsere Algorithmen um Methoden des Maschinellen Lernens erweitert. Wir können nun fotorealistische Datensätze generieren, mit denen wir unsere KI trainieren.« Projektleiterin Dr. Petra Gospodnetic ergänzt: »Damit reduzieren wir Anzahl physischer Fehlerproben erheblich, aus denen die KI üblicherweise lernt. Dank der Förderung des Landes Rheinland-Pfalz können wir unsere Fehlerbibliothek signifikant erweitern, noch mehr Fehler erkennen und spezifizieren.«
Dr. Denis Alt, Staatssekretär im Ministerium für Wissenschaft und Gesundheit, brachte den Förderbescheid persönlich nach Kaiserslautern und ordnete eQuality so ein: »Das Projekt zeigt, dass Künstliche Intelligenz bereits eine enorme Anwendungsnähe hat und einen Beitrag leisten kann, Produktion nachhaltiger zu gestalten und die Qualität von Produkten sicherzustellen. Das Fraunhofer ITWM trägt mit eQuality zur Stärkung der Innovationskraft des Forschungsstandortes und zur Wettbewerbs- und Zukunftsfähigkeit unserer Wirtschaft bei, indem es einen Beitrag leistet, die Vorreiterrolle von Rheinland-Pfalz im Bereich KI sicherzustellen, einem erklärten Ziel in unserem Koalitionsvertrag.«
Fokus liegt zunächst auf Fehlern auf Metalloberflächen
Ziel des Projekts »eQuality« ist eine Online-Plattform, über die Menschen aus der Praxis in Industrie und Forschung Defekte entsprechend ihrer speziellen Produkte erzeugen und herunterladen können. Im ersten Schritt deckt die Bibliothek eine Reihe von Fehlern ab, die für Metalloberflächen charakteristisch sind – wie Beulen, Kratzer, Risse, Kühlmittelrückstände, Metallspäne, Staubpartikel oder Flecken.
Mehr Informationen auf unserer Projektwebsite unter: www.itwm.fraunhofer.de/...
