ISI - Use-Case "KI zur Erkennung von Qualitätsmängeln in der Schraubenproduktion"

Das Projekt ISI bietet Firmen die Möglichkeit, neue digitale Technologien kennenzulernen und diese ihren Bedürfnissen entsprechend adaptieren zu lassen, um sie in weiterer Folge im Unternehmen einsetzen zu können. Im Use-Case des Partners Cedoon wurde eine KI-basierte Lösung zur automatisierten Qualitätskontrolle von Schrauben entwickelt. Ziel ist es, manuelle Prüfprozesse zu reduzieren,
Produktionsfehler frühzeitig zu erkennen und die Effizienz in der Qualitätssicherung zu steigern.Im Zentrum steht ein Bilderkennungssystem, das mithilfe von Machine-Learning- und Deep-Learning-Methoden Schrauben visuell analysiert und automatisch bewertet. Dabei kommen unter anderem Autoencoder zur Anomalieerkennung sowie Transfer Learning mit vortrainierten neuronalen Netzwerken zum Einsatz, um kleinste Abweichungen in Materialstruktur, Gewindeform und Oberflächenbeschaffenheit zu identifizieren. Die Lösung basiert auf der Analyse von Bilddaten, die für das Training der Modelle aufbereitet werden. Ziel ist eine zuverlässige Klassifikation zwischen fehlerfreien und fehlerhaften Bauteilen sowie eine einfache Integration der Technologie in bestehende Produktionsprozesse.

Mehr zum Projekt: https://isi.fotec.at/usecases/cedoon/

Projekt von: https://www.fotec.at/de/home/innovative-software-systems/

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