Das KI-basierte Qualitätskontrollsystem zeigt, wie die automatisierte optische Prüfung für kleine Losgrößen und variable Produktionsumgebungen völlig neu gedacht werden kann. Da herkömmliche kamerabasierte Prüfsysteme bei diesen Rahmenbedingungen aufgrund fehlender Fehlerdaten de facto nicht eingesetzt werden können, demonstriert dieser Ansatz, wie sich auch mit minimalen Lerndaten ein zuverlässiges Qualitätssicherungsmodell aufbauen lässt. Für den Demonstrator wurde ein Prüfstand am Sächsischen Textilforschungsinstitut (STFI) in Kooperation mit der Quintina GmbH um ein hochauflösendes Kamerasystem und leistungsstarke KI-Hardware erweitert. Mittels präziser Kamerakalibrierung und Feinjustierung der Lichttechnik konnten spezifische Textilfehler wie Doppelschuss, oberliegende Polfäden, ungewollte Wellenmuster oder Fremdfasern bildtechnisch für das Training der KI exakt erfasst werden.
Um die geringe Menge an realen Trainingsdaten auszugleichen, greift die Anwendung auf synthetische Daten zurück. Neben den wenigen, von Fachexperten optisch geprüften und verifizierten Originalaufnahmen werden im Prüfstand mittels KI zusätzliche Fehlerbilder generiert. Diese entsprechen in ihrer Grundstruktur exakt den tatsächlichen Fehlern und reichern die Datenbasis an. Durch dieses Vorgehen kann das System erfolgreich angelernt werden, um Mängel in homogenen oder leicht gemusterten Textilstrukturen sicher zu detektieren. Das neuartige Qualitätskontrollsystem befähigt produzierende Unternehmen dazu, Ausschuss und Retouren signifikant zu senken und damit wertvolle Ressourcen wie Rohstoffe, Wasser sowie Energie einzusparen. Zugleich entlastet die zuverlässige Automatisierung das Personal und bietet eine wirksame und praxisnahe Maßnahme gegen den dringlicher werdenden Fachkräftemangel in der Fertigung.
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