Die Forschenden entwickeln ein auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierendes Tool, das die Qualität von Bauteilen visuell prüfen kann. Hierzu erfassen sie zunächst Bild- und Textdaten aus realen Produktionsprozessen. Auf dieser Grundlage trainieren sie ein multimodales großes Sprachmodell, das visuelle Informationen mit technischen Beschreibungen verknüpft und Fehlerbilder automatisiert identifiziert. Anschließend integrieren sie das Modell in ein kamerabasiertes Inspektionssystem, das direkt in Produktionsumgebungen eingesetzt werden kann. Parallel dazu entwickeln und evaluieren sie eine benutzerfreundliche Oberfläche, die es den Bedienenden ermöglicht, Analyseergebnisse einzusehen, zu kommentieren und so zur kontinuierlichen Verbesserung des Modells beizutragen. Ziel ist es, die Inspektionszeit gegenüber herkömmlichen Verfahren zu halbieren. Die Leistungsfähigkeit des Systems bewertet das Team anhand von Kennzahlen wie Genauigkeit, Verarbeitungsgeschwindigkeit und Energieverbrauch.