Besonders im produzierenden Gewerbe besteht die Notwendigkeit, einzelne Objekte auf Eigenschaften mit visuellen Anzeichen hin zu überprüfen. Das ist der Fall in der Qualitätskontrolle, der Lagerhaltung, der Bestandsaufnahme, der Erfassung von Rückläufern, der Integration von Lieferungen in den eigenen Bestand, der statistischen Erhebung von Daten zu Materialeigenschaften oder der Sortierung von Aufkäufen. Aufgrund der Diversität an Anwendungen und Objekten erscheint derzeit eine manuelle Bearbeitung oft noch als die einzige Lösung.
Moderne maschinelle Lernverfahren (Machine Learning) ermöglichen jedoch eine Automatisierung, die relativ einfach auf die individuellen Anforderungen einzelner Unternehmen zugeschnitten werden kann.
In der Offenen Werkstatt Leipzig des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrums eStandards kann ein solches System erprobt werden. Der Demonstrator, ein Einplatinensystem, ist auf die anspruchsvolle Aufgabe des maschinellen Lernens trainiert und verarbeitet visuelle Daten in Form von Bildern oder Videos. Der Demonstrator wurde anhand von Bildern aus dem Internet trainiert.
Der Demonstrator ist nicht größer als ein handelsübliches Smartphone und kann deshalb problemlos in bestehenden Produktionsprozessen genutzt werden, wo er zunächst Unterstützung für bislang manuelle Arbeit leistet. Nach einer initialen Programmierungsphase ist es möglich, das System innerhalb von Stunden für neue Objekte oder Objekteigenschaften zu trainieren. Das System kann somit schnell auf ein erweitertes Produktsortiment, neu erkannte Defekte oder andere Prozesse angepasst werden.