Die industrielle Bildverarbeitung bekommt es mehr und mehr mit wachsender Produkt- und Variantenvielfalt zu tun. Konventionelle Ansätze mit regelbasierter Bildverarbeitung stoßen aber schnell an ihre Grenzen, wenn die zu analysierenden Bilddaten zu häufig variieren und die Unterschiede nur schwierig durch Algorithmen abzubilden sind.
Machine Learning kann die Flexibilität bei der Bildverarbeitung steigern, denn mit neuronalen Netzen und Deep-Learning-Algorithmen kann man einem Computer beibringen, Objekte zu erkennen und darraus Schlussfolgerungen zu ziehen. Neuronale Netze lernen also ganz selbstständig, welche Bildmerkmale wichtig sind und treffen daraus die richtige Schlussfolgerung.
Für die Entwicklung von Maschine-Vision-Anwendungen auf KI-Basis ist demnach ein Umdenken erforderlich. Es ist wichtig zu verstehen, dass die Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit in der Erkennung von Objekten vom Training abhängt. Hier spielt das Wissen des Facharbeiters eine ganz entscheidende Rolle, der die geeigneten Datensätze für das Training mit möglichst vielen unterschiedlichen Beispielbildern mitsamt passenden Begriffen bereitstellen muss.
Die Vorbereitung der Bilddaten sowie das Training neuronaler Netze erfordern daher völlig neue Tools und Entwicklungs-Frameworks. Dafür stehen zwar viele Open Source Tools frei zur Verfügung, doch liefern diese lediglich die rudimentären Basiswerkzeuge, deren Verwendung eine hohes Maß an Erfahrung voraussetzen. IDS möchte den Anwender schon bei den ersten Schritten in die KI-basierte Bildverarbeitung unterstützen und kombiniert mit einer Komplettlösung daher Deep-Learning-Erfahrung und Kameratechnik. Mit NXT ocean stellt IDS einfach nutzbare Werkzeuge bereit, mit denen ohne viel Vorwissen Inferenzaufgaben in wenigen Minuten erstellt und sofort auf einer Kamera ausgeführt werden können.
Konzept basiert auf drei Säulen
Das Konzept basiert auf drei Komponenten, die optimal aufeinander abgestimmt sind:
- Traingssoftware: IDS NXT lighthouse ist eine einfach bedienbare Trainingssoftware für neuronale Netze, die Schritt für Schritt durch die Datenvorbereitung bis zum Training des neuronalen Netzes führt. Als Cloudanwendung ist IDS NXT lighthouse sofort einsatzbereit: Einloggen, Trainingsbilder hochladen, labeln und das neuronale Netz mittels überwachtem Lernen (supervized Learning) trainieren.
- Kameraplattform: Für einen schnellen Erfolg sorgt das nahtlose Zusammenspiel der Trainingssoftware mit den NXT-Kamerafamilien rio & rome. Fertig trainierte neuronale Netze können direkt auf einer dieser Kameras hochgeladen und ausgeführt werden. So erhält der Anwender sofort ein funktionierendes Embedded Vision System, das eigenständig sieht, erkennt und Ergebnisse ableitet.
- KI-Beschleuniger: Für den FPGA der intelligenten NXT-Kameraplattform hat IDS den eigenen KI-Core, Deep Ocean Core entwickelt, der die neuronalen Netze hardwarebeschleunigt ausführt. Die NXT-Kameras können daher, was Genauigkeit und Geschwindigkeit von KI-Aufgaben angeht, mit modernen Desktop CPUs Schritt halten – bei gleichzeitig wesentlich geringerem Platz- und Energieverbrauch.
Weitere Vorteil: Der Funktionsumfang der CPU-FPGA-Kombination kann mittels Vision Apps vom Anwender nach Bedarf erweitert und verändert werden. Wiederkehrende Vision-Aufgaben lassen sich damit schnell einrichten und wechseln. Auch ein flexibel agierender Bildverarbeitungsablauf ist damit realisierbar. Aufgenommene Bilder durchlaufen beispielsweise zuerst eine Vorverarbeitung, bevor eine recht simple und schnelle Klassifizierung Gut- und Schlecht-Teile sortiert. Bei Auftreten von Fehlern kann dann in Millisekunden ein weitaus komplexeres neuronales Netz nachgeladen werden, um die Fehlerklasse viel detaillierter zu bestimmen. Per App-Entwicklungskit sind maßgeschneiderte Lösungen einfach realisierbar.
IDS Imaging Development Systems GmbH
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