Industrielle Qualität durch neue Forschung sichern
Das Projekt ML-SYNTHOM entwickelt ein KI-basiertes Prüfverfahren zur Qualitätssicherung für neuartige Bauteile in der industriellen Fertigung. Die im Projekt angewendeten innovativen Verfahren und Werkzeuge ermöglichen es Trainingsdaten von Bauteilen für das Maschinelle Lernen zur Qualitätssicherung synthetisch zu erzeugen. Im Zentrum steht dabei das Konzept generativer Modelle, also parametrisierte, dreidimensionale Szenegraphen, die durch fotorealistische Bildsynthese Trainingsdaten erzeugen können. Mittels dieser Techniken zur Verbesserung der Generalisierung stellt die synthetische Datenerzeugung eine deutliche Weiterentwicklung der etablierten Data Augmentation dar. Die Nutzung von synthetischen Daten macht das Training von Deep Learning bezahlbar, die produktionsnahe Entwicklung wird beschleunigt und die Qualitätskontrolle weiter verbessert.
Zur Demonstration des Verfahrens wurde anhand eines konkreten Use Cases, eine durch den Automobilzulieferer ZF zur Verfügung gestellte Membranfeder getestet. Durch bildbasierte Überprüfungen in der Fertigung der Feder können Defekte früher und zuverlässiger erkannt und somit Prüf- und Fehlerkosten reduziert werden.
Nach einer ersten Anwendung der Technologie im Fahrzeugbau kann das Verfahren auf weitere Bereiche, wie beispielsweise die Kunststoffverarbeitung, übertragen werden und ist so in der Lage die Wettbewerbsfähigkeit der saarländischen Automobilwirtschaft und anderer Branchen zu verbessern. Ebenso lassen sich dadurch die Produktionskosten in Unternehmen senken und die Produktqualität erhöhen.
Anschlussinitiativen und -kooperationen
Nach Abschluss des Projekts sind Fachworkshops sowie Beratungs- und Dienstleistungen geplant, die die Ergebnisse dem Industriesektor präsentieren und zugänglich machen werden. Zusätzlich werden die Forschungsergebnisse auch in den seit Anfang Januar aktiven DEAI-Hub Saarland (Digital Economy & Artificial Intelligence Hub), der Teil des EDIH-Netzwerks (European Digital Innovation Hub) ist, miteinbezogen.
Partner
ZF Friedrichshafen AG