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Hier finden sie alle aktuellen Forschungsprojekte des Lehrstuhls für kognitive Sensorsysteme in Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer IZFP Institut für Zerstörungsfreie Prüfverfahren.
X-NAUT: Erklärbarer KI-basierter Inspektionsagent für die ultraschallgestützte zerstörungsfreie Prüfung
X-NAUT ist ein kognitiver Inspektionsagent für die ultraschallgestützte zerstörungsfreie Prüfung, der Deep-Learning-basierte Fehlererkennung mit erklärbarer künstlicher Intelligenz und automatisierter Berichterstellung verbindet. Das System verarbeitet volumetrische Ultraschalldaten, identifiziert innere Defekte und stellt räumlich aufgelöste, nachvollziehbare Erklärungen für KI-gestützte Entscheidungen bereit.
Durch die Kombination erklärbarer 3D-KI-Modelle, regelbasierter Norm- und Plausibilitätsprüfungen sowie KI-gestützter Prüfberichtserstellung adressiert X-NAUT zentrale Herausforderungen der industriellen Qualitätssicherung: Nachvollziehbarkeit, Zuverlässigkeit und Akzeptanz KI-unterstützter Prüfergebnisse. Die modulare, webbasierte Architektur ermöglicht eine flexible Integration in bestehende Prüfabläufe und bildet eine Grundlage für zukünftige Erweiterungen auf weitere Prüfverfahren und industrielle Anwendungsfelder.
X-NAUT leistet damit einen Beitrag zu effizienteren, transparenteren und nachhaltigeren Prüfprozessen in sicherheitskritischen Produktionsumgebungen.
Gefördert durch das Landesforschungsförderungsprogramm (LFFP-Saar) des Ministeriums der Finanzen und für Wissenschaft des Saarlandes.
Laufzeit: 18 Monate
Beginn: 01.01.2026
Kontakt: vishwesh.vishwesh@uni-saarland.de
MatBeyoNDT: Multimodale Charakterisierungsmethoden für komplexe Materialsysteme
Die Entwicklung neuartiger und zunehmend komplexer Materialien stellt hohe Anforderungen an deren Charakterisierung und Prüfung. Um die Eigenschaften solcher Werkstoffe umfassend zu verstehen, reicht der Einsatz einzelner Prüfverfahren oftmals nicht mehr aus. Stattdessen sind multimodale Ansätze erforderlich, die verschiedene zerstörungsfreie und materialanalytische Methoden mit modernen datengetriebenen Auswertungsverfahren kombinieren.
Das Forschungsprojekt MatBeyoNDT widmet sich der Entwicklung innovativer Prüf- und Charakterisierungsmethoden für die Materialsysteme der Zukunft. Dabei werden Materialien entlang ihres gesamten Innovationsprozesses untersucht – von ersten Laborproben bis hin zur großindustriellen Qualitätssicherung. Durch die enge Verzahnung von Materialentwicklung, Messtechnik und Datenanalyse werden neue Anforderungen an Prüfverfahren identifiziert und in leistungsfähige, industrienahe Prüfsysteme überführt.
Ziel des Projekts ist es, die zuverlässige Charakterisierung komplexer Werkstoffe zu ermöglichen und damit deren industrielle Anwendung zu unterstützen. Insbesondere für neuartige Materialklassen, wie beispielsweise programmierbare Werkstoffe oder funktionalisierte Materialsysteme, schafft MatBeyoNDT die Grundlage für einen sicheren und wirtschaftlichen Einsatz in zukünftigen Technologien.