PY2DLL - Entwicklung und Analyse von Zonzepten für neuronale Netzwerkarchitekturen zur effizienten Portierung von Python in DLL und damit eine garantierte Nutzbarkeit im Realbetrieb

PY2DLL Abbildung

Bearbeiter: Johannes Leuschner
Projektförderung: Europäischer Fond für regionale Entwicklung (EFRE)
Projektträger: Bremer Aufbaubank GmbH (BAB), Förderkennzeichen FUE0656B
Partner: Sebastian Schmale, SIKORA AG
Laufzeit: 06.02.2023 - 31.10.2023

Logos

In der Produktionsentwicklung spielen die Reinheit eines Produkts und die damit verbundene Qualitätskontrolle eine zentrale Rolle. Um eine maximale Material- und Kostenersparnis zu gewährleisten, ist die zuverlässige Vermessung der gefertigten Produkte sowie die Detektion von Abweichungen hinsichtlich der vorgegebenen Produktspezifikation unabdingbar. Die Analyse inhomogener, extrudierter Produkte, wie beispielsweise Wellrohre, mit zunehmender geometrischer Komplexität erfordert neuartige Auswertealgorithmen, wobei auch vermehrt Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) eingesetzt werden. KI-basierte Methoden sind oft noch Gegenstand aktiver Forschung und werden üblicherweise in einer akademisch orientierten Umgebung mit einer hohen Programmiersprache wie Python entwickelt. Das Ziel des durch den Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)geförderten Projektes PY2DLL ist eine weitgehend automatisierte Strategie zur Portierung forschungsnaher Python-Software in eine DLL-Bibliothek zum Aufruf aus der bestehenden in C++ implementierten Kontrollanwendung. Dabei sind begrenzte Ressourcen und Effizienzvorgaben zu berücksichtigen, insbesondere beim Portieren der verwendeten neuronalen Netze. Dadurch wird die Nutzbarkeit der neu entwickelten KI-basierten Analyse-Software im Realbetrieb garantiert.

Neben der Erfüllung der Effizienzanforderungen, die durch die Hardware-Spezifikationen der Messgeräte sowie die angestrebte Auswertungsgeschwindigkeit gegeben sind, sind auch die Wartbarkeit und Testbarkeit wesentliche Projektziele. Konkret erfordert die Wartbarkeit eine nahezu vollständig automatisierte Umwandlung oder Integration des Python-Codes in die DLL-Bibliothek, damit Weiterentwicklungen in Python mit vertretbarem Aufwand in den Realbetrieb übernommen werden können. Dies schließt insbesondere eine Neuimplementation größerer Code-Teile aus. Durch sorgfältiges und ebenfalls automatisiertes Testen kann sichergestellt werden, dass bei der Überführung von Python zu C++ die in der Entwicklung bereits getestete Funktionalität unverändert beibehalten wird.

Der beteiligte Industriepartner SIKORA ist eines der führenden Unternehmen für Mess- und Regeltechnik sowie Inspektions-, Analyse- und Sortiersysteme und einer der Hidden Champions im deutschen Mittelstand. In der Kabelindustrie ist SIKORA Weltmarktführer im Bereich Messtechnik. Das Vorhaben PY2DLL strebt die Umsetzung einer Software-Innovation basierend auf künstlicher Intelligenz (KI) im Realbetrieb an, welche die Anwendbarkeit der Messgeräte der SIKORA AG signifikant erweitern wird.