Start zweier neuer Forschungsprojekte: Deep Learning für die Qualitätsinspektion in der Fertigung

06.07.2025|00:11 Uhr

Zwei neue Forschungsprojekte am TMDT erforschen den Einsatz von Deep Learning zur intelligenten Qualitätskontrolle in der industriellen Fertigung.

Im Mai 2025 sind am TMDT zwei neue Forschungsprojekte mit Fokus auf KI-gestützte Qualitätsinspektion in der industriellen Fertigung gestartet. Beide Vorhaben adressieren aktuelle Herausforderungen bei der Inline-Qualitätskontrolle und der datenbasierten Prozessoptimierung – mit Deep Learning als zentraler Technologie.

Das Projekt REVEAL widmet sich dem Elastomer-Spritzguss und zielt auf die Entwicklung eines multimodalen KI-Systems, das Prozess- und Bilddaten intelligent kombiniert. Ein virtueller Assistent soll Fehler frühzeitig erkennen und durch erklärbare KI Handlungsempfehlungen geben – für eine effizientere, nachhaltigere Produktion von Silikondichtungen. Weitere Informationen zum Projekt sind hier zu finden.  

Laiserweld fokussiert das Laserdurchstrahlschweißen von Kunststoffen. Ziel ist die Entwicklung eines virtuellen Temperatursensors sowie eines kamerabasierten Systems zur Online-Qualitätsbewertung der Schweißnaht. Durch die Fusion von Sensordaten und visuellem Feedback sollen Bediener präzise und verständlich über die Schweißqualität informiert werden. Weitere Informationen zum Projekt sind hier zu finden.  

Beide Projekte zeigen, wie moderne KI-Methoden die Fertigung intelligenter und transparenter gestalten – und unterstreichen unseren Forschungsbereich „Industrial Deep Learning".