Undichte Behälter sind ein zentrales Thema für Getränke- und Lebensmittelhersteller, da dadurch die Qualität und Haltbarkeit der Produkte beeinträchtigt wird. Für die Dichtigkeitsprüfung gibt es bereits akustische Inline-Messsysteme, die jedoch nicht für den Dauereinsatz in rauer Industrieumgebung geeignet sind. Verunreinigungen führen zu einem Zusetzen der Mikrofonschutzkappe und damit zu Messfehlern oder gar einem Ausfall des Mikrofons. Unentdeckte Messfehler können dazu führen, dass Verbraucher minderwertige Produkte erhalten und der Ruf des Herstellers leidet. Fällt das Mikrofon komplett aus, kommt es zum Produktionsausfall, da das Mikrofon eingeschickt werden muss. Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines auf akustischer Resonanzanalyse basierenden Schallsensorsystems für die Inline-Qualitätsprüfung, das besonders für raue Industriebedingungen geeignet ist. Herausfordernd ist vor allem die Entwicklung einer KI-basierten Selbstüberwachungsfunktion für das Sensorsystem. Diese soll Messfehler intelligent und selbstständig erkennen und Handlungsempfehlungen geben.