Demonstrator zur visuellen Qualitätskontrolle mit KI

Veröffentlicht: 10.02.2026 / zuletzt bearbeitet: 08.06.2026

Projektziele & Projektergebnis

Projektziele:
Erstellung projekt in den Bereichen „Produkte“ mit dem Ziel der Erhöhung/Steigerung/ Optimierung der Produkt- / Servicequalität.
Projektergebnis:
rototypischer Nachbau zur Validierung einer KI-Qualitätskontrolle inkl. Echtzeit-Dashboard; ~20.000 Bilder erfasst/annotiert; CNN per Transferlernen >95% Genauigkeit; Inferenzzeiten <200 ms.

Gesamtprojekt

Personentage
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Nicht ausgeführt
Nicht ausgeführt
Nicht ausgeführt
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Phase
Konzept
Prototyp
Entwicklung
Testen
Implementierung
Beteiligte
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Kosten*
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Projektphase ausgeführt
Projektphase nicht ausgeführt
interne Projektbeteiligte
externe Projektumsetzer

Top Erkenntnisse aus dem Projekt

  • Echtzeitfähigkeit (Inferenz <200 ms) ist zentral, damit der Produktionsfluss nicht beeinträchtigt wird.
  • Transferlernen ermöglicht effiziente Anpassung, erfordert aber regelmäßige Nachtrainingszyklen wegen wechselnder optischer Bedingungen.
  • Kostengünstige Hardware/Software-Bibliotheken machen KI-Inferenz-Implementierungen auch für KMU tragbar

    • Ausgangslage

    Es bestehen Optimierungspotenziale in den Bereichen Produktion

    Zentrale Fragestellungen im Projekt

    • Eine besondere Herausforderung war, echte Defekte zuverlässig von Pseudoausschuss (z. B. Reflexionen/Verunreinigungen) zu unterscheiden
    • Wie können wir erreichen, dass die Bildanalyse in Echtzeit erfolgt und pro Teil unter 200 ms bleibt, ohne den Produktionsfluss zu behindern?
    • Reichen die vorhanden Aufnahmen der bestehen visuellen Qualitätskontrolle für das CNN Training aus?

    Projektdetails

    Zeitrahmen: 01.01.2023 - 28.02.2025

    Pilotprojekt bei HellermannTyton zur Erprobung KI-gestützter visueller Qualitätskontrolle (CNN), inkl. prototypischem Anlagen-Nachbau, Datenerfassung/Annotation und Integration in eine modulare Systemarchitektur

    Methoden

    Ergebnisse der einzelnen Projektphasen

    {acf_prototypenphase_bilder_prototypenphase_titel}
    {acf_prototypenphase_bilder_prototypenphase_beschreibung}

    Mögliche Hard- und Software-Lösungen

    Software: Yolo Bilderkennung
    Hardware: Raspberry PI
    Hardware: Jetson Nano

    Unternehmensbeschreibung

    Name
    HellermannTyton
    Anschrift
    Großer Moorweg 45, 25436 Tornesch
    Umsatz pro Jahr
    Nicht angegeben
    Branche
    Nicht angegeben
    Gründungszeitraum
    Nicht angegeben
    Beschäftigtenzahl
    mehr als 499
    IT-Investition pro Jahr
    Nicht angegeben
    Unternehmensangebot
    Produkte
    Unternehmer*innen Zitat zum Projekt

    Projektunterstützung

    Projektumsetzer
    Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg
    HAW Hamburg
    mittelstand-digital@haw-hamburg.de
    Zentrum
    Mittelstand-Digital Zentrum Hamburg
    MDZHH
    kompetenzzentrum@hk24.de

    Weitere Kooperationspartner

    Projektumsetzer
    Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg
    Zentrum
    Mittelstand-Digital Zentrum Hamburg
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