04.12.2018

MoonVision: Wiener AI-Startup bringt intelligente Oberflächenerkennung

MoonVision bringt Maschinen nicht nur das Sehen bei, sondern auch, das Gesehene zu verarbeiten. Nach und nach weitet das Wiener AI-Startup die Anwendungsbereiche seiner Plattform aus, über die jetzt Qualitätskontrollen und Oberflächenerkennung möglich sind. Für die Industrie könnte das sehr spannend sein.
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MoonVision hat eine Oberflächenerkennung mit vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten in der Industrie entwickelt.
(c) MoonVision / Screenshot.

Das Wiener AI-Startup MoonVision, das Maschinen das Sehen beibringt, weitet seine Anwendungsfelder immer weiter aus. Beginnend mit der Erkennung von Speisen und Getränken in der Gastronomie – derbrutkasten berichtete – folgten bald auch Lösungen für Logistik und Handel. Das junge Unternehmen gab nun bekannt, dass es nun auch im Bereich der Oberflächenerkennung und Qualitätssicherung aktiv ist. Das besondere ist, dass MoonVisions Plattform nicht nur sehen, sondern das Gesehene auch verarbeiten kann. Nach eigenen Angaben ist MoonVision zudem knapp 100 Prozent präziser als das menschliche Auge.

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MoonVision: „Kleinste Schwachstellen an Oberflächen erkennen.“

Besonders dort, wo ein präzises Auge und Ausdauer gefordert sei, könne die Plattform hilfreich sein. Der Clou: Durch die erfassten Daten lassen sich weitere Prozesse anschließen z.B. Kassen oder andere Maschinen steuern, und weitere Informationen erheben. „Ausgehend von der Schnitzelerkennung für die Gastronomie haben wir unsere Plattform derart weiterentwickelt, dass wir heute bereits kleinste Schwachstellen an Oberflächen über Computer Vision erkennen. Unsere kostengünstige Lösung ist gleichermaßen präzise und einfach in der Handhabung“, so Kamil Kula, Co-Geschäftsführer von MoonVision.

Anwendungsgebiete in der Industrie

Für die neue Lösung von MoonVision sind vielfältige Anwendungsmöglichkeiten denkbar. Etwa könnten damit Industriemaschinen überwacht werden. MoonVision würde in diesem Fall beispielsweise Verschleiß und sogar den Grad des Verschleißes sofort erkennen und signalisieren, wenn einige Teile gewartet oder ausgetauscht werden müssen. Infolgedessen könnten Ausfälle in der industriellen Produktion besser vorgebeugt werden.

Auch bei der Herstellung von Produkten kann MoonVision Fehler erkennen und so die Qualitätskontrolle erheblich verbessern.  „Wir wollen unseren Kunden die Qualitätskontrolle so einfach wie möglich machen. Darum bietet unsere Plattform eine verlässliche, serviceorientierte und ausbaufähige Lösung, um beispielsweise Kratzer zu erkennen und zu typisieren. Damit können selbst Laien augenblicklich erforderliche Aktionen ableiten, ohne extra einen Experten zu Rate ziehen zu müssen“, ergänzt Kula.

Kein teures Equipment benötigt

Bislang waren derartige komplexe Analysen nicht oder nur mit kostspieligem Equipment möglich. MoonVision hat jedoch einen Weg gefunden, Maschinen das Sehen effizient und kostenschonend beizubringen. Oftmals reichen dafür einfache Handykameras. Die Software filtert die Bilder vollautomatisch aus dem Videomaterial und trainiert das System im Hintergrund über Artifical Intelligence. Dafür sind auf Anwenderseite keine spezielle Programmierkenntnisse mehr notwendig.


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Das Gründerteam von Pepper: Bastien Huber, Felix Ambros, Alexandra Kick (v.l.) | (c) Matt Banton

Wochenlang Belege zusammensuchen, Stundenlisten kontrollieren und Unterlagen aufbereiten: Als beim Wiener Think Tank Thinkubator im Sommer 2025 eine größere Prüfung durch die Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) anstand, wurde die Förderabrechnung zur Belastungsprobe. Bei solchen Projekten sind Arbeitsstunden und Ausgaben oft auf verschiedene Excel-Tabellen und Dokumente verteilt, die für Prüfungen erst zusammengeführt werden müssen.

„Das hat uns extrem viel Zeit, Ressourcen und Nerven gekostet“, erzählt Alexandra Kick, Co-Founderin von Pepper. Auch andere Organisationen stünden vor ähnlichen Problemen. Eine passende Software, um diesen Prozess einfacher zu gestalten, habe das Team nicht gefunden.

Vom Think Tank zum Software-Startup

Gemeinsam mit Felix Ambros gründete Kick 2021 den Wiener Think Tank Thinkubator, der Bildungs- und Forschungsprojekte rund um Kreislaufwirtschaft umsetzt (brutkasten berichtete). Ein Jahr später kam Bastien Huber dazu. Aus den eigenen Erfahrungen entwickelte das Trio Pepper, hinter dem die neu gegründete P&S Digital Solutions FlexCo steht.

Die Fortschritte bei KI-gestützter Programmierung machten die Umsetzung leichter. „Wir haben am Anfang etwas mit Lovable gebaut und sehr schnell gesehen, wie viel Potenzial darin liegt“, sagt Kick.

Ursprünglich wollten die drei einen Chief Technology Officer (CTO) als viertes Gründungsmitglied gewinnen. Mehrere Entwickler halfen bei der Verbesserung des Codes, zu einer gemeinsamen Gründung kam es jedoch nicht. „Für die Personen, mit denen wir gesprochen haben, war es zu diesem Zeitpunkt einfach nicht die richtige Lebensphase, um mit uns zu gründen“, erklärt Kick. Stattdessen eignete sich das Trio selbst technisches Wissen an – ein „neunmonatiger Crashkurs in How to Build Code“.

Mittlerweile wird Pepper unabhängig von Lovable betrieben. Für das Auslesen von Belegen nutzt die Software ein KI-Modell des französischen Anbieters Mistral. Die Daten liegen nach Unternehmensangaben auf Servern in der EU.

Der Name spielt auf Pepper Potts aus den Iron-Man-Filmen an. „Die ist ein Superbrain und hat alles im Blick“, sagt Kick. Eine ähnliche Rolle soll die Software für Förderprojekte übernehmen.

Förderprojekte auf einer Plattform verwalten

Pepper richtet sich an Forschungseinrichtungen, Universitäten, Unternehmen und NGOs. Nach einer Förderzusage können sie Budgets und Arbeitspakete hinterlegen, Arbeitsstunden zuordnen und Belege hochladen. Die Software soll Belege automatisch zuordnen, Soll-Ist-Vergleiche ermöglichen und Nachweise für Prüfungen exportieren.

„Pepper Project“ ist für einzelne Projekte gedacht, auch mit mehreren Konsortialpartnern. Mit „Pepper OS“ können Organisationen mehrere Projekte parallel verwalten. Zusätzliche KI-Funktionen, etwa ein Chatbot für Projektfragen und ein Assistent zur Vorbereitung wiederkehrender Aufgaben, sollen Anfang 2027 folgen.

Zu den ersten zahlenden Kunden zählen BioBASE, das Institut für Industrielle Ökologie und DeltaDrai. „Mit mehreren parallelen Förderprojekten habe ich früher erst beim Zwischenbericht gesehen, ob ein Arbeitspaket über dem Budget liegt. Jetzt sehe ich den Soll-Ist-Stand jederzeit und kann gegensteuern, solange noch Zeit dazu ist“, sagt BioBASE-Geschäftsführer Thomas Timmel.

Das Team sammelt bei den ersten Kunden Feedback und will die tatsächliche Zeitersparnis messen. Bei Thinkubator fielen 2025 für Zwischenberichte und Audit-Vorbereitung rund 120 Stunden an. Pepper soll diesen Aufwand laut Startup etwa halbieren.

Drei Investoren an Bord

Unterstützung erhält das Wiener Startup von Enzo Duit, Joseph Kap-herr und Helmut Fink-Neuböck. Alle drei kennen das Team von Thinkubator. Duit, Mitgründer von warrify, bringt KI-Expertise ein, Fink-Neuböck einen SAP-Hintergrund und Vertriebserfahrung. Kap-herr, Gründer von Finders & Company und Mitgründer von Sindbad, verfügt über Kontakte, die für eine spätere Zusammenarbeit mit Fördergebern relevant sein könnten.

„Wir wollten das mit einer Bootstrapped-Mentality angehen und nur kleine strategische Angels reinholen“, erklärt Kick. Diese sollen neben Kapital auch strategisches Know-how einbringen. Das Investment deckt insbesondere anfängliche Infrastruktur-, Rechts- und Compliance-Kosten. Die Höhe wird nicht kommuniziert.

Bis Ende 2027 will Pepper 100 Kunden gewinnen und Förderprojekte mit einem Gesamtvolumen von mehr als zehn Millionen Euro über die Plattform verwalten.

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