Diese Tüftler spüren per Algorithmus Auto-Lackfehler auf

Mit ihrer maschinenlernenden Anwendung holten sie beim 2. Thin(gk)athon des Smart Systems Hub in Dresden den ersten Platz. Die Veranstaltung suchte Ideen für die Fabrik der Zukunft.

Das Gewinnerteam des 2. Thin(gk)athon des Smart Systems Hub in Dresden. Foto: Smart Systems Hub

Das Gewinnerteam des 2. Thin(gk)athon des Smart Systems Hub in Dresden. Foto: Smart Systems Hub

Dresden. Dass Spielzeugautos nicht nur für Kinder spannend sind, zeigte sich diese Woche beim 2. Thin[gk]athon des Smart Systems Hub in Dresden. Mit Hilfe der kleinen Flitzer führten einige Teilnehmer vor, wie sich mit künstlicher Intelligenz die Produktion von Autos verbessern lässt. Das überzeugte auch die Jury. Am Ende holte Team „Matchbox“ mit seiner Idee den ersten Platz. Die fünf Mitglieder des Siegerteams lösten ihre Aufgabe dabei ideenreich: Sie entwickelten einen maschinenlernenden Algorithmus, der Fahrzeuge auf Lackfehler überprüft. Dafür benutzten die Tüftler einen Live-Demonstrator aus Lego, der bestückt mit Sensoren und einer Kamera Bilder von vorbeifahrenden Spielzeugautos aufnahm. 

Mittels Bilderkennung lernte der Algorithmus anhand von 300 Bildern selbstständig, kleinste Fehler im Lack zu erkennen. „Ziel ist es nun, die Idee weiter zu verfolgen und zu bewerten, inwiefern sie mithilfe des Smart Systems Hub zur Marktreife gebracht werden kann…

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Stephan Hönigschmid – Gründer von Founderella

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