Variable KI-basierte Qualitätsprüfung von Textilien

Das Unternehmen Wo Produkte in kleinen Stückzahlen, mit wechselnden Eigenschaften und hohen Qualitätsanforderungen gefertigt werden, sind klassische Prüfsysteme oft nur eingeschränkt geeignet. Genau hier setzt das Projekt mit der Quintina GmbH an. Das Start-up entwickelt KI-basierte Systeme für die Qualitätskontrolle. Die Herausforderung Ausgangspunkt war die Frage, wie sich Kamerasysteme so einsetzen lassen, dass sie Unternehmen auch dann unterstützen, wenn nur wenige Lerndaten zu einzelnen Fehlertypen vorliegen. Gerade in variablen Produktionsumgebungen, etwa bei kleinen Losgrößen oder sich verändernden Produkteigenschaften, ist diese Ausgangslage besonders anspruchsvoll. Die Lösung Gemeinsam mit dem STFI, Partner im Mittelstand-Digital Zentrum Smarte Kreisläufe, hat Quintina erprobt, wie Fehler in variablen Textilproduktionen auch bei geringer Datenbasis erkannt werden können. Für die Umsetzung wurde ein vorhandener Prüfstand am STFI technisch erweitert und mit einem neuen Kamerasystem sowie KI-Hardware ausgestattet. Nach der Kalibrierung wurden Fehler an Textilmustern hochauflösend aufgenommen, durch Fachexperten eingeordnet und für das Training vorbereitet. Die Umsetzung Aus 50 gesichteten Bildern wurden elf Aufnahmen gelabelt und mit einem modernen KI-Modell verarbeitet. Dabei konnte das System bereits sicher erkennen, ob ein Fehler im Textil vorhanden ist oder nicht. Bei der exakten Unterscheidung einzelner Fehlertypen besteht weiteres Entwicklungspotenzial, für das zusätzliche Trainingsdaten benötigt werden. Der Ansatz zeigt, wie KI schon heute sinnvoll als Vorselektion in der Qualitätsprüfung eingesetzt werden kann. Relevante Bilddaten lassen sich gezielt herausfiltern, wodurch der Aufbau belastbarer Trainingsdatensätze erleichtert wird. Perspektivisch entsteht so eine Grundlage für eine noch genauere Fehlertypenerkennung. Für produzierende Unternehmen bedeutet das: weniger Ausschuss, geringerer Ressourcenverbrauch, weniger Retouren und eine spürbare Entlastung in Zeiten des Fachkräftemangels. Die nächsten Schritte In einem nächsten Schritt sollen weitere Textilmuster, insbesondere Vliesstoffe, einbezogen werden, um das schnelle KI-Training weiter zu verfeinern. Zusätzlich stellt das STFI den entwickelten Prototyp für Tests bereit, damit Unternehmen die Einsatzmöglichkeiten solcher Technologien praxisnah erproben können. Die Ansätze aus dem Projekt sind dabei nicht nur für die Textilbranche interessant, sondern grundsätzlich auch auf andere Industriebereiche übertragbar.