KI-Bildverarbeitung ohne Programmieraufwand: Detection-X vereinfacht Objekterkennung für die Industrie

Die Ausgründung Detection-X der TH Köln bringt KI direkt in die industrielle Anwendung – ohne dass Programmierkenntnisse erforderlich sind. Die Softwareplattform erlaubt es, komplexe Erkennungsmodelle per Drag-and-Drop zu erstellen und lokal zu betreiben. Entwickelt wurde sie aus dem Bedarf heraus, sämtliche Schritte von der Datenannotation bis zum produktiven Einsatz in einer einheitlichen, intuitiven Umgebung zu bündeln.

Aus dem Hochschullabor in die Praxis

Detection-X ist aus dem Labor für angewandte Künstliche Intelligenz der TH Köln hervorgegangen. In zahlreichen Projekten wurden dort KI-Technologien entwickelt, in konkreten Anwendungsfällen getestet und zur Marktreife gebracht. Dabei zeigte sich eine wiederkehrende Herausforderung: Viele bestehende Systeme im Bereich Objekterkennung sind fragmentiert – sie erfordern mehrere Softwarelösungen, spezifisches Know-how und externes Fachpersonal.

Die Idee hinter Detection-X war es, alle wesentlichen Schritte in einer Anwendung zu vereinen und den Zugang für Anwender ohne Data-Science-Hintergrund zu ermöglichen.

Grafische Modellierung komplexer Erkennungsprozesse

Im Zentrum der Lösung steht eine visuelle Programmierumgebung, mit der sich auch komplexe KI-Modelle logisch miteinander verknüpfen lassen. An einem Demonstrator mit einem kleinen Fließband werden Tischtennisbälle erkannt und analysiert – ein Modell erkennt die Bälle, ein weiteres identifiziert die aufgemalten Objekte.

Solche modularen Systeme können zu mehrstufigen Erkennungsprozessen zusammengeführt werden. Das Besondere: Die gesamte Logik lässt sich grafisch abbilden. Die Zielgruppe sind Fachkräfte aus der Industrie, etwa Ingenieure oder Logistiker, die keine klassische Programmiererfahrung mitbringen.

Einsatz bei der Qualitätskontrolle in der Industrie

Ein konkreter Anwendungsfall findet sich bei einem großen Reifenhersteller. Dort wird die Software „Stack-Scan“ eingesetzt, um Warenstapel automatisiert zu erfassen. Die Lösung zählt Produkte, liest Barcodes aus, vergleicht Informationen und unterstützt so die Qualitätsendkontrolle.

Grundlage sind Bildverarbeitungsmodelle wie Image Segmentation, Objekterkennung und Texterkennung (OCR), die in einer logischen Kette kombiniert werden – ohne externe Programmierung, allein über die visuelle Benutzeroberfläche.

Zugängliche KI auch für mittelständische Unternehmen

Der Vorteil von Detection-X liegt in der niedrigen Einstiegshürde. Unternehmen benötigen keine eigenen Data Scientists, sondern können KI-Anwendungen intern aufbauen und betreiben. Gerade in der Logistik lassen sich viele Aufgaben automatisieren: das Erkennen von Beschädigungen, das Auslesen von Informationen oder die Überwachung von Prozessen.

In einem Beispiel wird etwa erkannt, wenn sich auf einem Fließband ein Stau bildet – eine Aufgabe, die bisher visuell von einem Mitarbeiter übernommen wurde. Mit der Software kann ein entsprechendes Modell selbstständig Meldung geben, sobald sich ein Rückstau bildet.

Künstliche Intelligenz als Simulation menschlicher Wahrnehmung

Für die Entwickler steht ein grundlegender Gedanke im Mittelpunkt: KI ist die erste Technologie, die in der Lage ist, menschliches Verhalten zu simulieren. In diesem Fall geht es um visuelle Wahrnehmung – ein Bereich, der in vielen industriellen Abläufen zentral ist.

Der Mensch ist ein visuelles Wesen, und genau diesen Aspekt greift die Software auf. Ob Warenträgerverfolgung, Barcodeanalyse oder Prozessüberwachung – alle Aufgaben, die mit Sehen und Erkennen verbunden sind, lassen sich mit der Lösung digitalisieren.

Fazit

Detection-X schafft einen praxisnahen Zugang zur KI – ohne technische Barrieren. Durch die Integration aller Prozessschritte und die einfache Bedienbarkeit ermöglicht die Plattform Unternehmen, eigene Erkennungsmodelle zu erstellen und produktiv einzusetzen. Gerade für mittelständische Betriebe eröffnet sich damit die Chance, KI gezielt für ihre Anforderungen zu nutzen – effizient, verständlich und unabhängig von externem IT-Personal.