Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB
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Intelligente Sensorsysteme

Sensoren sind Schlüsselkomponenten zur Umsetzung KI-basierter Anwendungen. Im Kontext von Smart Factory und Smart City entwickeln wir intelligente Sensorsysteme. Diese haben zum Ziel, Prozess-, Umwelt- und Umgebungsdaten in der Produktfertigung, der Verfahrenstechnik, im urbanen Raum sowie zum Schutz kritischer Infrastrukturen zu erfassen, in Echtzeit auszuwerten und moderne KI-Anwendungen zur Verfügung zu stellen. Als Ergebnis lässt sich hiermit ein effizienterer und wirtschaftlicherer Betrieb von Produktionsanlagen und Infrastrukturen erreichen.

Auf Basis Künstlicher Intelligenz entwickeln wir intelligente Sensorsysteme zur optischen Qualitätskontrolle, welche auf einfache Anwendbarkeit in mittelständischen Unternehmen optimiert sind. Das Ergebnis ist eine sehr schnell und leistungsfähig zu konfigurierende Analysemöglichkeit im Vergleich zur klassischen Modell-basierten Bildverarbeitung.

Anwendungsbereiche

© Fraunhofer IOSB-INA

Produktionsanlagen bieten wir den intelligenten Werkstückträger INAcarry an, der verkettete Produktionsanlagen mit nur einem Sensorsystem überwacht. Mit dem Produktionsdatenerfassungssystem INAsense ermöglichen Industrie 4.0-Retrofits, um Bestandsmaschinen aufzurüsten und in einen Industrie 4.0-Verbund zu integrieren für mehr Transparenz, Kontrolle, Planbarkeit und Flexibilität in der Produktion.

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Das Fraunhofer-Leitprojekt ML4P beschäftigt sich u. a. mit der Frage, inwiefern Sensorwerte zusätzlich mit Prozess- und Expertenwissen angereichert und somit deren Aussagekraft gesteigert werden kann. Hier liegt der Fokus darauf, dieses Wissen so aufzubereiten, dass es durch eine KI ausgewertet werden kann und Handlungsanweisungen zur Optimierung von Produktionsanlagen heraus abgeleitet werden können.

© Fraunhofer IOSB / indigo

Maschinelles Lernen für die Industrie: Im Forschungszentrum Maschinelles Lernen werden unter anderem intelligente Softsensoren entwickelt, welche mehrere Prozessgrößen fusionieren und hieraus neue, aussagekräftige Größen generieren. Hierüber lassen sich beispielsweise Auffälligkeiten in Anlagen detektieren, welche sonst unbemerkt geblieben wären oder sich der zukünftigen Anlagenzustand vorhersagen.