Presseinfo / Fachbeitrag – KI-Qualitätskontrolle wirtschaftlich einsetzen: Mit weniger Trainingsdaten schneller in die Produktion

Bild und 3D-Modell basierte KI für mehr Qualität und Produktivität – Wege zur wirtschaftlicheren Einführung

KI-basierte Qualitätskontrolle kann Fehler in der Produktion schnell und zuverlässig erkennen. Eine zentrale Hürde bei der Einführung ist jedoch häufig der Aufwand für die benötigten Trainingsdaten: Während Bilder fehlerfreier Bauteile in großer Zahl verfügbar sind, entstehen geeignete Aufnahmen fehlerhafter Teile oft nur selten. In einem Praxisbeispiel zeigten von 38.000 Aufnahmen lediglich 13 fehlerhafte Produkte. Hinzu kommen Aufwand und Kosten für die Annotation der Trainingsdaten.

Der Fraunhofer IGD Fachbeitrag zeigt, wie sich dieser Aufwand deutlich reduzieren lässt. Im Mittelpunkt stehen zwei Ansätze: das Training von KI-Modellen ausschließlich mit Bildern von Gutteilen sowie die synthetische Erzeugung von Trainingsdaten aus vorhandenen 3D-CAD-Modellen. Anwendungsbeispiele aus der industriellen Qualitätskontrolle zeigen, wie sich damit ML-basierte Prüfsysteme wirtschaftlicher und bereits zum Produktionsanlauf einsetzen lassen.

Autoren: 
André Stork¹, Pedro Santos¹, Holger Graf¹, Mario Aehnelt², Chris Schinko³

1) Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung, Darmstadt
2) Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung, Rostock
3) Fraunhofer Austria, Graz

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Qualitätskontrolle in der Kühlschrankproduktion: Ein 3D-Modell des Kühlschrankinnenkörpers wird mit dem CAD-Modell verglichen. So lassen sich Abweichungen vom Soll präzise erkennen und bewerten.
(© Fraunhofer IGD)
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Direkter Kontakt zum Fraunhofer IGD:
Daniela Welling | Leiterin Unternehmenskommunikation
Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD
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