Künstliche Intelligenz in der Bildanalyse

Vizoo-Textilscanner zur Visualisierung textiler Flächen

KONTAKT

    Dr.-Ing. Thomas Fischer

    Stv. Leiter
    Zentrum für Management Research

    T +49 (0)711 93 40-419

Workshop Digitalisierung an den DITF

Im Bereich „Digitalisierung” fand an den DITF ein Workshop zum Thema „KI in der Bildanalyse” statt. In vielen Forschungsvorhaben ist KI zur Lösung bildanalytischer Fragestellungen bereits angekommen. So zum Beispiel beim laufenden Projekt „TexScan”, in dem zu unbekannten Flächengebilden vielfältige Daten gesammelt werden, um die automatische Prozessführung in der Textilveredlung zu optimieren. Zu diesen Daten gehören auch umfangreiche bildanalytische Informationen, die ein Textilscanner erfasst.

Ein weiteres Projekt widmet sich der Qualitätskontrolle textiler Maschenwaren an Strickmaschinen. Neu ist hier, dass durch Einsatz von Bildanalyse Unregelmäßigkeiten in der Maschenware bereits im Herstellungsprozess aufgedeckt werden können und nicht wie bisher üblich in einer erst anschließenden Qualitätskontrolle. Das ermöglicht die frühzeitige Nachregelung des Prozesses. Weitere Themen auf dem Workshop waren die Klassifikation von Schuhformen mittels Bildanalyse, die Quantifizierung von Scherverzug in Glasfasergeweben und die Probleme, die sich aus der bildanalytischen Auswertung mikroskopischer Bilder in der Faser- und Textilprüfung ergeben. Allen gemein ist, dass für die Verbesserung von Produkt- und Herstellungsverfahren durch KI grundsätzlich große Datenmengen er- fasst und miteinander verknüpft werden müssen. Unter den Workshop-Teilnehmenden herrscht Konsens, dass die Materialentwicklung zukünftig verstärkt virtuell stattfinden und der Laboranteil in der Entwicklung rückläufig sein wird.

Um den Ausbau der KI in möglichst vielen Forschungsfeldern der DITF voranzutreiben, ist es notwendig, Daten zur Herstellung textiler Produkte und deren Vorstufen sowie Messdaten aus den Laboratorien bereitzustellen. Klar beschriebene Prozesse und Messparameter in den Forschungsfeldern erlauben es, eine weiträumig verwertbare und miteinander korrelierbare Datenbasis zu schaffen. Das Trainieren von KI-Modellen erfordert große Datenmengen, die traditionell in den Forschungsvorhaben der DITF gesammelt werden. Damit legen die DITF die Grundlage für KI-basierte Material- und Produktentwicklung sowie Prozessoptimierung in der Zukunft.