Künstliche Intelligenz in der Kamerabefundung

Herausforderung

• Arbeitsschritte der Nachschau am ICE4 sollen mit KI-Verfahren durchgeführt werden können, um die Automatisierung der Nachschau zu ermöglichen

• Die entwickelten Ansätze sollen so universell sein, dass sie mit geringerem Aufwand auf andere Baureihen übertragen werden können

Lösung

• Objekterkennung für alle zu befundenden Bauteile

• Anomalie-Erkennung für alle vorgenommenen Arbeitsschritte​

• Graphische Tools zur Erprobung und Evaluation der erzeugten Modelle

• Tensorflow-basierte Machine Learning Umgebung für Computer Vision Use Cases (andere Technologien: MLFlow, CVAT, S3, MSSQL)

Ergebnis

• Tiefgreifendes Verständnis für den Aufbau des ICE4 und der durchzuführenden Arbeitsschritte

• Modularer und flexibel an andere/neue Arbeitsschritte anpassbarer Werkzeugkasten für die Kamerabefundung ermöglicht die Portierung unserer Lösung auf andere Zugtypen und andere Anwendungsfälle

• Schon die Zwischen-Ergebnisse der Anomalie-Erkennung können Werksmitarbeiter bei der Befundung unterstützen