VLM4Production - Entwicklung eines flexiblen Applikationsstacks für Visual Language Models in industriellen Prozessen

Projektbeschreibung

Klassische Computer-Vision-Verfahren stellen heute einen wesentlichen Baustein industrieller Qualitätsprüfungs- und Automatisierungslösungen dar. Ihre Einführung geht jedoch häufig mit einem erheblichen Implementierungsaufwand für Datenerfassung, Modelltraining, Integration und Wartung einher, was die breite Nutzung automatisierter Prüfungen limitiert.

Das Forschungsprojekt VLM4Production untersucht in diesem Kontext gemeinsam mit dem Augsburger Softwareunternehmen INOYAD Technologies das Potenzial von Vision Language Models (VLMs) als flexible Ergänzung etablierter Computer-Vision-Verfahren. Ziel ist die Entwicklung eines technologieoffenen Applikationsstacks, welcher die Nutzung multimodaler KI-Systeme für industrielle Bildverarbeitungsaufgaben deutlich erleichtert.

Im Fokus stehen die Verknüpfung visueller Daten mit produktionstechnischem Kontextwissen, die Low-Code-/No-Code-Konfiguration von Anwendungsfällen sowie die Integration unterschiedlicher VLMs in bestehende Produktions- und Qualitätssicherungsprozesse.

Ergänzend entwickelt die Hochschule Kempten ein automatisiertes Benchmarking-Verfahren zur objektiven Bewertung und Auswahl geeigneter VLMs. Berücksichtigt werden technische und wirtschaftliche Kriterien wie Genauigkeit, Robustheit, Latenz, Hardwarebedarf, Energieverbrauch und Implementierungs- sowie Betriebskosten.

Das Projekt adressiert insbesondere Anwendungsfälle mit hoher Variantenvielfalt, begrenzter Datenverfügbarkeit oder reduziertem Implementierungsbudget. Ziel ist es, Unternehmen einen zusätzlichen technologischen Lösungsansatz für industrielle Bildverarbeitungsaufgaben bereitzustellen und den Zugang zu modernen KI-Technologien im Produktionsumfeld zu erleichtern. Durch drastisch kürzere Einrichtungszeiten sollen weitere Anwendungsfälle ermöglicht werden und Unternehmen, die bisher noch keine optische Prüfung einsetzen der Zugang zur Technologie deutlich erleichtert werden.