KI erkennt Defekte frühzeitig: Sensorfusion für nachhaltige Produktion
Kurz und kompakt – der Projektsteckbrief
In gezielten Versuchsdurchläufen mit bewusst erhöhter Defektrate werden unterschiedliche Kamerasysteme im Produktionsumfeld getestet und deren Eignung für die Defekterkennung untersucht. Im Technikum der Forschungsvereinigung Kalk-Sand e.V. werden dazu Bilder der Werkstücke vor und nach der Autoklavierung gesammelt. Die Bilddaten werden manuell ausgewertet und aufgetretene Defekte markiert, um einen Trainingsdatensatz zu erstellen. Auf dieser Basis werden KI-Modelle trainiert, die diese Defekte automatisch erkennen können.
Zusätzlich wird geprüft, ob einzelne Bildgebungsverfahren ausreichen oder ob eine Kombination mehrerer Verfahren (Sensorfusion) die Erkennung verbessert. Dabei werden auch Anforderungen wie sehr kurze Rechenzeiten (subsekundäre Inferenzzeit) berücksichtigt, um eine Integration des KI-Modells direkt in den Produktionsprozess zu ermöglichen.
Wussten Sie's?
Lange bevor KI unsere Welt eroberte, wurde 1966 der erste Chatbot entwickelt: ELIZA. Sie simulierte ein Gespräch mit einem Psychotherapeuten, indem sie Texteingaben analysierte und mit vordefinierten Mustern antwortete. Oft stellte sie Rückfragen oder wiederholte Teile der Eingabe – ein einfacher Trick, der dennoch viele Nutzer*innen glauben ließ, sie sprächen mit einer echten Person. Obwohl ELIZA keinerlei Verständnis für die Gespräche hatte, war sie ein Meilenstein in der Entwicklung von KI-gestützten Dialogsystemen.
Die Forschungsvereinigungen Kalk-Sand e.V. und Porenbetonindustrie e.V. vertreten die Kalksandstein- und Porenbetonindustrie, fördern F&E, sichern die Produktqualität und treiben die CO2-Reduktion voran.
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Umfang. Erfragen Sie die Details einfach beim Projektverantwortlichen. Wir leiten Sie gerne weiter!
