Visuelle Anomalieerkennung gilt als Schlüsseltechnologie für die Qualitätssicherung in der Industrie. Doch hohe Datenanforderungen und komplexe Anpassungen erschweren den Praxiseinsatz. Neue KI-Ansätze wie Few-Shot Learning und Human-in-the-Loop kombinieren Effizienz mit Flexibilität und ermöglichen eine nahtlose Verbindung zwischen Forschung und industrieller Anwendung –ein wichtiger Schritt hin zu robusten, selbstlernenden Qualitätssystemen.
