Optimierung der Qualitätskontrolle durch ML in der Kunststoffindustrie

Leider werden auch noch „i. O.“-Teile als schlecht bewertet

Für die industrielle Serienfertigung ist dieser Wert allerdings noch zu gering, müssen die Kölner zugeben. Denn der Nachteil dieses Schwellenwertverfahrens sei, dass bei der Qualitätskontrolle etwas mehr Produktionsausschuss entstehe. Man habe etwa festgestellt, dass Schmutzpartikel, die in den meisten Fällen kein Risiko für den technischen Ablauf darstellten, vom Algorithmus trotzdem als Anomalie angesehen würden. Hier besteht weiterer Forschungsbedarf. In einem Folgeprojekt sollen die Erkenntnisse nun aber vertieft und auf weitere industrielle Anwendungen übertragen werden.

Das Interesse ist vielerorts da, doch wie gelingt die sichere Integration generativer KI in ein Unternehmen? (Bild: frei lizenziert)

Mehr zum Projekt und den Partnern aus der Industrie

Das Projekt wurde unter der Leitung von Prof. Dr. Anja Richert vom Cologne Cobots Lab der TH Köln durchgeführt. Der Konsortialführer SHS plus GmbH beschäftigte sich mit der Optimierung von Prozessen, Produktqualität und Effizienz in der Kunststoffverarbeitung. Und die Sentin GmbH ist ein Unternehmen, das sich auf Software-Tools mit künstlicher Intelligenz für zerstörungsfreie Prüfungen (ZfP) und industrielle Inspektionen spezialisiert hat – zum Beispiel Bildauswertungen. Das Vorhaben wurde vom Bundesministerium für Bildung und Forschung und dem Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt als Projektträger im Rahmen der Initiative „KMU-innovativ“ mit 897.126 Euro über drei Jahre gefördert.

Bildergalerie

Im Rahmen des Projekts „QuKu-ML“ programmierte man an der TH Köln einen Roboter als zentrale Automatisierungseinheit. Der Hintergrund ist die frühzeitige Erkennung typischer Fehler an Spritzgussteilen aus Kunststoff per KI zu erreichen, um Ausschuss zu vermeiden.(Bild: Cologne Cobots Lab / TH Köln)

Ziel des Projekts war es, die Qualitätskontrolle eines per Spritzgießmaschine hergestellten Kunststoffbauteils für die Automobilindustrie mithilfe eines KI-Algorithmus zu vereinfachen. Die Trefferquote soll bei rund 91 Prozent liegen.(Bild: Cologne Cobots Lab / TH Köln)

Für eine möglichst effektive Anomalieerkennung am spritzgegossenen Kunststoffteil analysierten die Kölner Forscher die Verteilung der Bildwerte bei sogenannten Anomalie-Heatmaps von rund 1.600 Bildaufnahmen, die der Roboter durchgeführt hat. Fehler werden farblich herausgehoben.(Bild: Cologne Cobots Lab / TH Köln)

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Stand: 08.12.2025

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