Industrielles maschinelles Sehen mit Deep Learning und VA-Imaging-Kameras entdecken
Gaspar van Elmbt
Die industrielle Bildverarbeitung verändert sich schnell, und Deep Learning ist dabei die führende Komponente. Deep Learning-Software bietet leistungsstarke, zuverlässige KI-basierte Bildanalyse für Fabriken und Produktionslinien weltweit. In Kombination mit den hochwertigen Industriekameras hilft Deep Learning bei der Lösung schwieriger Inspektions- und Klassifizierungsprobleme, die herkömmliche Bildverarbeitungssysteme nicht bewältigen können.
Table of contents
Was ist Deep Learning?
Deep Learning - eine Reihe von benutzerfreundlichen, hardwareunabhängigen Software-Tools, mit denen Sie schnell individuelle Bildverarbeitungsanwendungen erstellen können.
Im Gegensatz zu alten Bildverarbeitungssystemen, die feste Regeln verwenden, nutzt Deep Learning große neuronale Netze, die speziell für industrielle Inspektionen entwickelt wurden. Dadurch eignet es sich hervorragend, um herausfordernde Probleme wie Risse in Solarpanels zu erkennen, gemischte Nüsse zu sortieren oder zu prüfen, ob Sushi-Schachteln richtig verpackt sind.
Wie funktioniert Deep Learning?
Deep Learning funktioniert wie das menschliche Gehirn und verwendet Schichten künstlicher neuronaler Netze. Deep Learning verwendet hauptsächlich Convolutional Neural Networks (CNNs), um Bilder zu klassifizieren, Objekte zu finden und Teile zu segmentieren.
Hier ist eine einfache Erklärung:
Faltungsebenen scannen Bilder, um einfache Merkmale wie Kanten oder Texturen zu finden.
Tiefere Schichten kombinieren diese Merkmale, um komplexere Muster wie Defekte oder Produkttypen zu erkennen.
Pooling-Schichten reduzieren die Datengröße, behalten aber wichtige Informationen bei, was die Verarbeitung beschleunigt.
Vollständig verknüpfte Schichten entscheiden dann, was das Bild zeigt - wie die Klassifizierung von Objekten oder die Erkennung von Fehlern.
Das System lernt durch die Untersuchung vieler beschrifteter Bilder und entwickelt sich mit der Zeit automatisch weiter. Dadurch eignet es sich hervorragend für die Inspektion von Objekten, die in ihrer Form variieren oder unklare Details aufweisen, wo herkömmliche Methoden oft versagen.
Hauptmerkmale von Deep Learning
- Lernt von nur 20 bis 50 Beispielbildern und erstellt Tausende von Variationen zum Trainieren.
- Verwendet GPU-Leistung für schnelles Training; läuft auf CPU oder GPU für die Produktion.
- Enthält Tools für die Erkennung von Merkmalen und Anomalien, erweiterte OCR, Klassifizierung, Segmentierung und Punktortung.
- Ermöglicht einfache Umschulung durch Fabrikarbeiter ohne Expertenhilfe.
- Es wird mit sofort einsetzbaren Bildanalysefiltern geliefert, die auf jeder Hardware funktionieren.
Überblick über Deep Learning Tools
Wo können Sie Deep Learning einsetzen?
Deep Learning lässt sich in vielen Branchen gut einsetzen:
- Prüfen von Oberflächen wie Solarpaneele, Holz oder Textilien auf Risse und Kratzer.
- Sortieren und Klassifizieren von Lebensmitteln wie Nüssen.
- Bildgebung in der Medizin und im Gesundheitswesen.
- Prüfen der Verpackungsqualität von Produkten wie Sushi-Boxen oder Formteilen.
- Sortieren von Batterien für das Recycling.
- Steuerung von Robotern für präzise Pick-and-Place-Aufgaben.
Durch die Kombination von Deep Learning mit VA Imaging-Kameras erhalten Sie ein leistungsstarkes, zuverlässiges System. Die Kameras von VA Imaging liefern scharfe Bilder, industrietaugliche Konnektivität und ein robustes Design, das für jede Fabrikumgebung geeignet ist.
Um das enorme Potenzial der industriellen Bildverarbeitung zu verstehen, besuchen Sie unseren Blog, der sich mit Machine Vision-Anwendungen und -Lösungen beschäftigt. Dort zeigen wir anhand von Beispielen aus der Praxis, wie VA Imaging-Produkte die Industrie revolutionieren. Von der Verbesserung der Verpackungsinspektion und der Prüfung elektronischer Komponenten bis hin zur Förderung der biomedizinischen Forschung und KI-gesteuerter Systeme.
Warum VA-Imaging Kameras mit Deep Learning verwenden?
VA Imaging Kameras sind für anspruchsvolle Bildverarbeitungsaufgaben konzipiert:
- Hohe Auflösung und schnelle Bildraten für klare, detaillierte Bilder.
- Verschiedene Sensoroptionen, einschließlich Farb- und Monochromsensoren.Zuverlässige
- industrielle Anschlüsse wie GigE und USB3.
- Kompaktes und robustes Design, perfekt für den Einsatz in der Fabrik.
Zusammen ermöglichen sie den Aufbau kompletter Bildverarbeitungssysteme, die Fehler finden, Produkte klassifizieren und komplexe Codes schnell und präzise lesen.
Wie man Deep Learning trainiert
Die ersten Schritte sind einfach:
- Sammeln Sie 20 bis 50 beschriftete Bilder mit guten und schlechten Mustern.
- Importieren Sie sie in die Anwendung und wählen Sie das richtige Deep-Learning-Tool.
- Trainieren Sie das neuronale Netzwerk, das die Daten automatisch in Trainings- und Validierungssätze aufteilt.
- Testen Sie das Modell und nehmen Sie bei Bedarf eine Feinabstimmung vor, um die besten Ergebnisse zu erzielen.
Das Training dauert in der Regel 5-15 Minuten auf einem modernen Grafikprozessor.
Fazit Industrielles maschinelles Sehen mit Deep Learning
Deep Learning verändert die industrielle Bildanalyse, indem es Probleme löst, die die traditionelle Bildverarbeitung nicht bewältigen kann. In Kombination mit den hochwertigen Kameras von VA Imaging bietet es eine sofort einsatzbereite Lösung für OEMs, Integratoren und Hersteller, die anspruchsvolle Inspektions-, Klassifizierungs- und OCR-Aufgaben automatisieren möchten.
Wenn Sie Fragen dazu haben, wie Deep Learning und VA Imaging-Kameras Ihre Bildverarbeitungsprojekte verbessern können, zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren. Füllen Sie unser Kontaktformular aus, um persönliche Unterstützung zu erhalten. Unsere Experten helfen Ihnen gerne, Ihre Anwendungen auf die nächste Stufe zu heben.
Erfahren Sie mehr darüber, wie Deep Learning und VA Imaging-Kameras Ihre Bildverarbeitungsprojekte verbessern können unter zebra.com/aurora-for-oem und va-imaging.com.
