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Herausforderungen wie steigende Qualitätsanforderungen und Kosteneffizienz erfordern innovative Lösungen für die effiziente Herstellung hochwertiger Produkte in der Automobilindustrie. Diese Arbeit stellt ein KI-basiertes Qualitätssicherungssystem für laserbasierte Fügeprozesse vor, das Nahtunregelmäßigkeiten erkennt und Prozessmerkmale aus Bilddaten extrahiert. Zudem werden Modellunsicherheiten bewertet und die Wirksamkeit einer Prozessregelung mittels Reinforcement Learning untersucht.
