Deep Learning-basierte Bildverarbeitung für schnelle und zuverlässige Antworten auf hochkomplexe Fragestellungen

Deep Learning ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI). Es basiert auf künstlichen neuronalen Netzwerken (KNN), die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind. Deep Learning Algorithmen werden anhand von großen Datenmengen trainiert und zur Erkennung sowie Klassifikation von strukturierten wie unstrukturierten Informationen und Mustern eingesetzt. Dazu gehören zum Beispiel Texte, Bilder, Sprache und Töne.

Deep Learning-basierte Algorithmen sind anhand von Beispielen zu lernen und nach und nach ihre Fähigkeiten zu optimieren. Wie beim menschlichen Lernen kommt es dabei auf den Erfahrungsschatz an. Je mehr Daten und Beispiele der Deep Learning Algorithmus zur Verfügung hat, desto besser wird er.

Vorteile von Deep Learning bei Machine Vision-Anwendungen

Herkömmliche Bildverarbeitungssysteme basieren auf programmierten, regelbasierten Algorithmen. Sie sind im Stande, automatisiert und wiederholbar Verifizierungs- und Klassifizierungsaufgaben vorzunehmen, die erwartbar und demnach quasi vorprogrammiert sind.  Sobald jedoch unerwartete Fehler oder Unregelmäßigkeiten auftreten, die vom Programm abweichen, oder aber bei komplexeren multivariablen Prüfungsaufgaben, stößt die klassische Bildverarbeitung an ihre Grenzen. So ist sie zum Beispiel nicht fähig, zwischen rein äußerlichen, tolerierbaren Erscheinungsfehlern und funktionalen Defekten zu unterscheiden.

Hier schafft die Deep Learning-basierte Bildverarbeitung Abhilfe: Sie ist flexibel einsetzbar und unterscheidet akzeptable Abweichungen und natürliche Schwankungen bei ähnlichen Teilen und Mustern sowie in komplexen Umgebungen. Dabei entwickelt sich der Algorithmus anhand von neuen Beispielen ständig weiter, ohne dass es einer Umprogrammierung des Kernalgorithmus bedarf.

Ob bei Verifizierungsaufgaben bei der Endmontage, der Kontrolle von Lebensmitteln oder bei der Klassifikation von Materialien und anspruchsvollen OCR-Aufgaben: Deep Learning-basierte Bildverarbeitung stellt bei großen Abweichungen, starken Verformungen, hoher Merkmalsvarianz und herausfordernden Bildumgebungen die optimale Lösung dar. Durch Deep Learning wird die Effizienz und Genauigkeit der Bildverarbeitungslösungen erheblich verbessert.

Vorteile von Deep Learning auf einen Blick

Durch das End-to-End-Lernen extrahiert Deep Learning automatisch die relevantesten Merkmale aus den Daten, was den manuellen Aufwand bei der Festlegung von Merkmalen reduziert und zu präziseren Ergebnissen führt.

Deep Learning-Modelle können sich an wechselnde Bedingungen und Umgebungen anpassen, was eine hohe Flexibilität in verschiedenen Produktionsumgebungen ermöglicht.

Die selbstlernenden Algorithmen von Deep Learning können auch komplexe Fehler und Anomalien in Produktionsprozessen erkennen, die bei traditionellen Methoden oft unentdeckt bleiben.

Die schnelle und präzise Inspektion durch Deep Learning führt zu einer verbesserten Produktionsqualität, reduzierten Ausschussraten und einer gesteigerten Gesamteffizienz.

Deep Learning-Lösungen können auf verschiedene Anwendungsbereiche skaliert werden, was sie zu einer kosteneffizienten und vielseitigen Wahl für Unternehmen macht.

Deep Learning Technologie führender Hersteller: benutzerfreundlich, präzise und hocheffizient

Deep-Learning-Technologien sind längst anwenderfreundlich, intuitiv, einfach zu trainieren und erfordern keine umfassenden Fachkenntnisse und zeitaufwändiges Programmieren.

HALCON von MVTec – Umfassende Standardsoftware für industrielle Bildverarbeitung

HALCON ist die umfassende Standardsoftware für die industrielle Bildverarbeitung von MVTec, die weltweit in verschiedensten Branchen eingesetzt wird. Mit seiner eigenen integrierten und hochgradig interaktiven Entwicklungsumgebung, HDevelop genannt, ist HALCON speziell auf die Entwicklung von Bildverarbeitungslösungen zugeschnitten. Die Software bietet eine breite Palette von Anwendungen, die den gesamten Workflow einer Bildverarbeitungsanwendung abdecken und hat sich in hunderttausenden Installationen weltweit bewährt.

HALCON wird in verschiedenen Industriezweigen eingesetzt, darunter Automation, Logistik, Lebensmittelindustrie, Automotive, Medizin und Pharma. Es bietet außergewöhnliche Leistung in allen Bereichen der Bildverarbeitung, einschließlich Ausrichtung, Kalibrierung, Vollständigkeitskontrolle, Identifikation, Inspektion, Messung, Vergleich und Objekt- und Lageerkennung. Zudem unterstützt HALCON moderne Bildverarbeitungstechnologien wie 3D-Vision und Deep-Learning-Algorithmen.

Vorteile für die industrielle Bildverarbeitung

HALCON ist als umfassende Toolbox konzipiert und bietet mehr als 2.100 Operatoren, die den gesamten Bildverarbeitungsprozess abdecken. Dadurch können alle denkbaren Bildverarbeitungsanwendungen beschleunigt entwickelt werden.

Dank der leistungsstarken Bildverarbeitungsbibliothek und der umfassenden Funktionen können Entwickler mit HALCON ihre Produktionsprozesse beschleunigen und die Markteinführung von Bildverarbeitungsanwendungen beschleunigen.

HALCON bietet herausragende Performance und unterstützt verschiedene Computing-Hardware, spezielle Befehlssätze wie AVX512 und NEON sowie GPU-Beschleunigung, was zu schnellen und zuverlässigen Inspektionslösungen führt.

Die Software ist mit einer Vielzahl von Betriebssystemen kompatibel und bietet Schnittstellen zu hunderten von Industriekameras und Framegrabbern. HALCON unterstützt auch gängige Standards wie GenICam, GigE Vision und Arm®-basierte Embedded-Vision-Plattformen.

HALCON ist auf verschiedene Zielplattformen portierbar und kann daher ideal in eingebetteten und kundenspezifischen Systemen eingesetzt werden, was langfristige Investitionssicherheit gewährleistet

MERLIC von MVTec – Intuitive Bildverarbeitungssoftware

MERLIC ist eine weitere leistungsstarke Bildverarbeitungssoftware von MVTec. Sie zeichnet sich durch ihre Benutzerfreundlichkeit und Intuitivität aus und ermöglicht es auch unerfahrenen Benutzern ohne Programmierkenntnisse, schnell und einfach Inspektionsroutinen zu konfigurieren. MERLIC bietet eine grafische Benutzeroberfläche mit intuitiven Bedienkonzepten wie „easyTouch“, die einen effizienten Workflow sowie Zeit- und Kostenersparnisse ermöglicht.

MERLIC eignet sich ideal für eine Vielzahl von Anwendungen in der industriellen Bildverarbeitung, einschließlich Qualitätskontrolle, Inspektion, Identifikation, Messung, Überwachung und mehr. Die intuitive Benutzeroberfläche ermöglicht es Unternehmen, schnell auf sich ändernde Anforderungen zu reagieren und maßgeschneiderte Bildverarbeitungslösungen effizient zu entwickeln.

Vorteile für die industrielle Bildverarbeitung

MERLIC ermöglicht die Erstellung von Komplettlösungen ohne die Notwendigkeit, eine einzige Codezeile zu schreiben. Dank seiner grafischen Benutzeroberfläche und leistungsstarker Tools lassen sich komplette Machine-Vision-Applikationen einfach und intuitiv erstellen. Dies führt zu einer enormen Verkürzung der Entwicklungs- und Inbetriebnahmezeiten von Bildverarbeitungsanwendungen.

MERLIC deckt den gesamten Prozess der Bildverarbeitung ab, von der Bildaufnahme über die Bildverarbeitung bis hin zur Visualisierung der Ergebnisse. Die Software unterstützt alle gängigen Industriestandards und bietet eine große Bandbreite an Hardwarekompatibilität.

MERLIC enthält sowohl neueste Deep-Learning-Funktionen als auch alle essenziellen Methoden der klassischen Bildverarbeitung. Die umfangreiche Tool-Bibliothek ermöglicht die einfache und intuitive Lösung einer Vielzahl von Bildverarbeitungsaufgaben, darunter Klassifizieren, Messen, Zählen, Prüfen, Lesen von Text und Zahlen, Bar- und Datacodes, Positionsbestimmung sowie 3D-Vision anhand von Höhenbildern.

Die Software kann mit benutzerdefinierten Tools erweitert werden, die auf Basis von MVTec HALCON entwickelt werden. Das Add-on „Extension Tools“ ermöglicht es anspruchsvollen Anwendern, selbst fortgeschrittene Bildverarbeitungsanwendungen zu implementieren und die Funktionsvielfalt von MERLIC zu erweitern.

MERLIC unterstützt die parallele Verarbeitung und Ausführung verschiedener Werkzeuge. Dadurch wird die Implementierung von Mehrkamera-Setups vereinfacht und die Rechenleistung des Systems effizienter genutzt. Verschiedene Aufgaben der industriellen Bildverarbeitung können in einem einzigen Durchlauf ausgeführt werden, was die Effizienz der Bildverarbeitung steigert.

VIDI von Cognex – Ein leistungsstarkes Deep Learning Tool

Als führender Anbieter von industriellen Bildverarbeitungssystemen bietet Cognex das fortschrittliche Deep Learning Tool „VIDI“. VIDI wurde speziell für die Anforderungen der Fabrikautomatisierung entwickelt und optimiert. Es nutzt leistungsfähige KI-Algorithmen, um komplexe Aufgaben wie Teilelokalisierung, Montageverifikation, Defekterkennung, Klassifikation und Zeichenerkennung zu automatisieren und zu skalieren.

VIDI ermöglicht es den Anwendern, Deep Learning einfach in ihre bestehenden Machine-Vision-Systeme zu integrieren, ohne dabei Abstriche bei der Performance machen zu müssen. Die grafische Benutzeroberfläche erleichtert das Training von neuronalen Netzwerken und ermöglicht eine effiziente Anpassung an unterschiedliche Anforderungen der Industrie.

Mit der Fähigkeit, selbst komplexe Defekte und Muster zu erkennen, revolutioniert VIDI die Qualitätskontrolle und Fehlererkennung in Produktionslinien. Unsere Kunden profitieren von höherer Genauigkeit, schnelleren Inspektionszeiten und reduzierten Ausfallzeiten.

VIDI Bildverarbeitungswerkzeuge

Das Deep Learning Tool VIDI von Cognex ist eine leistungsstarke Sammlung von maschinellen Bildverarbeitungswerkzeugen, die darauf spezialisiert sind, unterschiedliche Aufgaben zu lösen. VIDI-Tools teilen dabei eine gemeinsame Engine, unterscheiden sich jedoch in ihren Schwerpunkten, indem sie einzelne Punkte, individuelle Regionen oder komplette Bilder analysieren.

Dieses Tool wird verwendet, um einzelne oder mehrere Merkmale innerhalb eines Bildes zu finden und zu lokalisieren. Es kann komplexe Merkmale und Objekte, auch auf unruhigen Hintergründen, identifizieren und lokalisieren. Es lernt aus annotierten Bildern und kann effizient trainiert werden, indem man Bilder bereitstellt, in denen die zu findenden Merkmale markiert sind.

Dieses Tool führt eine optische Zeichenerkennung (OCR) in einem Bild durch. Es kann Zeichen, selbst wenn sie stark deformiert sind und sich auf sehr unruhigen Hintergründen befinden, identifizieren und lesen. Wie das Blue Locate Tool wird auch das Blue Read Tool aus annotierten Bildern trainiert, in denen die zu erkennenden Zeichen markiert sind.

Dieses Tool wird verwendet, um Anomalien und ästhetische Defekte zu erkennen. Es kann Kratzer auf dekorierten Oberflächen, unvollständige oder fehlerhafte Montagen sowie Webprobleme in Textilien identifizieren, indem es das normale Erscheinungsbild eines Objekts einschließlich seiner signifikanten, aber tolerierbaren Variationen erlernt. Die Trainingsdaten bestehen aus Bildern von fehlerfreien Objekten.

Dieses Tool wird verwendet, um spezifische Regionen wie Defekte oder andere interessante Bereiche zu segmentieren. Es kann beispielsweise Lufteinschlüsse in gegossenem Metall oder gequetschtes Gemüse auf einem Förderband erkennen. Das Tool lernt aus Bildern von defekten Regionen, nach denen gesucht wird.

Dieses Tool wird verwendet, um ein Objekt oder eine komplette Szene zu klassifizieren. Es kann Produkte basierend auf ihrer Verpackung identifizieren, Schweißnähte klassifizieren oder akzeptable und inakzeptable Defekte trennen. Das Green Classify Tool lernt, verschiedene Klassen basierend auf einer Sammlung von gelabelten Bildern zu unterscheiden.

Vorteile für die industrielle Bildverarbeitung

Techniker können ein Deep-Learning-basiertes Modell in Minutenschnelle trainieren, indem sie nur auf einem kleinen Satz von Musterbildern basieren. Dies ermöglicht eine schnelle Implementierung und Prozesskontrolle.

Im Gegensatz zu vielen anderen Deep-Learning-basierten Lösungen benötigt das Deep Learning Tool von Cognex nur eine GPU-Karte und kann auf begrenzter Rechnerleistung arbeiten.

Cognex Deep Learning kann auf Werksebene gewartet und neu trainiert werden, ohne dass der Anlagenbauer oder Systemintegrator eingreifen muss.

Die Technologie arbeitet mit hochauflösenden Bildern, einschließlich Farb- und Wärmebildern, und kann beliebige Anomalien virtuell erkennen.

Cognex Deep Learning ermöglicht durch unser Interface auch Nicht-Fachkräften in der Bildverarbeitung den Zugriff auf leistungsstarke Lösungen für die industrielle Bildanalyse.

Regelbasierte Bildverarbeitung oder Deep-Learning-Technologie? Es kommt auf den Anwendungsfall an.

In vielen Fällen können Vision Systeme auf Basis herkömmlicher wie Deep Learning-basierter Software komplementär eingesetzt werden und ergänzen sich hervorragend gegenseitig. Während regelbasierte Bildverarbeitungssysteme besser bei Messvorhaben, der Identifikation und dem Lesen von eindeutig erkennbaren Barcodes und bei der Roboterführung sind, entstehen durch Deep Learning völlig neue Anwendungsmöglichkeiten der industriellen Automatisierung, die bislang technisch nicht möglich waren.

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