Je später ein Fehler im Produktionsprozess erkannt wird, desto größer sind die Folgekosten, die damit verbunden sind, da sich Kosten für Rückbau- und Stillstandszeiten summieren.
Daher werden im Projekt „Quality Gate“ Verfahren aus den Technologiebereichen „Computer Vision“ und „Machine Learning“ erforscht, um Differenzen zwischen SOLL-(z.B. CAD, Musterbauteil) und IST-Daten (Bilder der gefertigten Objekte) automatisch zu erkennen.
Neben der zuverlässigen „In Ordnung“/ „nicht in Ordnung“-Klassifizierung betrachtet das Forschungsprojekt „Quality Gate“ dabei auch den Prozess zur agilen Implementierung von automatisierten Prüfsystemen. So soll das Qualitätsinspektionssystem in wenigen Schritten auch für kleinere Produktionsumfänge eingerichtet werden, ohne aufwendige und interaktive Trainingsverfahren einsetzen zu müssen. Der untersuchte Ansatz integriert modellbasierte Registrierungsverfahren mit den Klassifizierungsverfahren, durch die mögliche Produktionsfehler optimal eingegrenzt und spezifiziert werden können.
Das Forschungsprojekt wird im Rahmen der Distral Förderlinie von dem Land Hessen unterstützt.
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Alberto Castiglioni
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