QualitAI - Quality control of industrial products via deep learning on images
Beschreibung
Mit dem Projekt QualitAI wird eine vollautomatische Qualitätskontrollanlage realisiert. Die Anlage wird in der medizinaltechnischen Nische der Ballonkatheter auf den Markt gebracht.
Die Anlage kann die heutigen Prozesse stark vereinfachen und beschleunigen. Durch eine Vollautomatisierung und das Ersetzen von heute nur durch Menschen machbaren Kontrollen kann die Qualitätsprüfung von medizinaltechnischen Ballonen um ein vielfaches effizienter gestaltet werden. Der mechanische Aufbau wird so gestaltet, dass ein Bediener die Ballone der Maschine nur noch zuführen und abnehmen muss.
Das vollautomatische Vermessen und vor allem die neuartige, vollautomatische visuelle Kontrolle basieren auf neuronalen Netzen und stellen ein absolutes Novum in der Branche dar. Ermöglicht wird dies durch folgende F&E-Innovationen:
- Industrialisierung von Deep Learning: Effiziente Ausführung auf herkömmlicher Hardware durch die Nutzung von Standardarchitekturen und anschliessender Netzwerkkompression
- Robustheit ggü. variabler Datenqualität: Erzielung von höherer Robustheit ggü. Datenfehlern durch Transfer Learning und Datenvervollständigung
- Umgang mit niederiger Datenquantität: Stillen des Datenhungers tiefer neuronaler Netze durch neuartige Verfahren der Datenaugmentierung sowie durch Einsatz von unüberwachtem Lernen zur Datengenerierung
Eckdaten
Projektleitung
Projektteam
Mohammadreza Amirian, Prof. Dr. Frank-Peter Schilling
Projektpartner
BW-TEC AG
Projektstatus
abgeschlossen, 08/2017 - 01/2020
Institut/Zentrum
Institut für Informatik (InIT); Centre for Artificial Intelligence (CAI)
Drittmittelgeber
KTI
Projektvolumen
710'000 CHF
Publikationen
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Two to trust : AutoML for safe modelling and interpretable deep learning for robustness
2021 Amirian, Mohammadreza; Tuggener, Lukas; Chavarriaga, Ricardo; Satyawan, Yvan Putra; Schilling, Frank-Peter; Schwenker, Friedhelm; Stadelmann, Thilo
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Deep Learning in medizinischer Diagnostik und Qualitätskontrolle
2019 Stadelmann, Thilo; Schilling, Frank-Peter
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Trace and detect adversarial attacks on CNNs using feature response maps
2018 Amirian, Mohammadreza; Schwenker, Friedhelm; Stadelmann, Thilo