Das Projekt WenDeKI zielt darauf ab, dieses Problem zu lösen, indem es die von der künstlichen Intelligenz geleitete Oberflächeninspektion in die Produktion von großen Serien integriert. Eine der wichtigsten Innovationen ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz, die Bilddaten der Defektteile selbst synthetisch erzeugen kann und so das Training von Datensätzen und die Genauigkeit bei der Erkennung verbessert. Dadurch wird die Erkennung von schadhaften Oberflächen an Metallkomponenten zuverlässiger und das Risiko, dass defekte Teile in die Lieferkette gelangen, wird reduziert.
Um eine größtmögliche Übertragbarkeit zu gewährleisten, beinhaltet das Projekt auch flexible optische Inspektionssysteme, darunter ein Tunnel-Inspektionssystem, das eine vollständige und wirksame Einschätzung der Qualität garantiert.
Durch die Nutzung dieser fortschrittlichen Technologien trägt das Projekt WenDeKi dazu bei:
Defekte vorzeitig und genauer zu erkennen
Stillstandszeiten während der Produktion zu reduzieren
die Produktion insgesamt effizienter zu gestalten
Die Rolle von KI bei der Qualitätskontrolle entwickelt sich rasant und bietet immer neue Methoden, Produktionsprozesse zu optimieren und immer höhere Standards für die industrielle Produktion aufzustellen.
🔗 Für weitere Informationen über das Projekt WenDeKI hier klicken: Fraunhofer IPM – WenDeKI
