Im Rahmen der Vortragsreihe "Machine Learning in Engineering" an der TUHH (MLE@TUHH) stellte Falko Kähler aktuelle Forschungsarbeiten zur KI-basierten Defekterkennung während der Oberflächeninspektion vor.

Bei der Instandhaltung von Luftfahrtkomponenten wird die Oberfläche visuell auf Defekte inspiziert. Die Inspektion ist dabei aufgrund von schwer zugänglichen und einsehbaren Bereichen, leicht zu übersehenden Defekten und der notwendigen Erfahrung des Werkers zeitaufwändig und fehlerbehaftet, sodass die Inspektion und Defektdetektion künftig durch Sensorik unterstützt werden soll. In diesem Vortrag wird ein Ansatz zur Erkennung von Defekten in Bildaufnahmen vorgestellt, der auf einer KI-basierten Anomaly Detection mit Convolutional Autoencodern basiert.