Automatisierung in Bereichen der Qualitätskontrolle, im Wareneingang oder einzelnen Sortierungsprozessen gewinnt im Kontext der Industrie 4.0 immer mehr an Bedeutung. Häufig erfolgt die Bewertung von Objekten anhand visueller Eigenschaften noch auf manuellen Weg und bindet entsprechende Personalressourcen. Der Machine-Learning-Vision-Demonstrator des Wertschöpfungslabors Leipzig des Mittelstand-Digital Zentrums WertNetzWerke zeigt, dass bereits heute sehr präzise Möglichkeiten existieren, um Prozesse dieser Art zumindest in Teilen zu automatisieren und dadurch die daran gebundene Personalintensität zu reduzieren.
Der Demonstrator ermöglicht es den Besuchenden des Wertschöpfungslabors Leipzig, über eine gängige Industriekamera und eine optimale Belichtung, den auf der Methode des überwachten Lernens basierenden Trainingsprozess nachzuvollziehen und das zugrunde liegende neuronale Netz an neue Problemstellungen anzupassen. KMU können dabei individuelle Anwendungsszenarien ausprobieren und hinsichtlich der Tauglichkeit für das eigene Unternehmen bewerten.