Mit In-Sight D900 bringt der Vision-Spezialist Cognex die nach eigenen Angaben erste industrielle Smart-Kamera, die auf Deep-Learning-Technologien basiert. Bei In-Sight D900 ist In-Sight ViDi, die Deep-Learning-Software von Cognex, in eine Smart-Kamera von Industriequalität eingebettet. Durch diese Kombination sind ganz neue Möglichkeiten bei Inline-Prüfungen in Fabriken gegeben.
Durch die Integration von In-Sight ViDi, der auf Deep Learning basierenden Prüfungs-Software, erhalten Kunden in der Fabrikautomatisierung Lösungen für schwierige OCR-Aufgaben, Montageüberprüfungen und Defektermittlungsanwendungen, deren Bereitstellung sich mit traditionellen regelbasierten maschinellen Bildverarbeitungswerkzeugen oftmals schwierig gestaltet und die zuverlässige, schnelle und einheitliche Ergebnisse erfordern, die durch eine menschliche Sichtprüfung nicht möglich sind.
Mit der Einführung dieses Systems deckt Cognex drei Anwendungsbereiche ab: Die optische Zeichenerkennung (OCR), die Montageüberprüfung und die Defektermittlung. Künftig sollen noch weitere Bereiche hinzukommen. Mit Blick auf die Märkte kann die In-Sight D900 in vielen verschiedenen Industrien wie der Automobilbranche, der Unterhaltungselektronik, der Konsumgüterindustrie sowie der Verpackungs-, Lebensmittel- und der Medizingeräteindustrie sowie in der Logistik eingesetzt werden.
Kamera-Hardware in Industriequalität
Die Hardware der In-Sight D900 ist eine kompakte Smart-Kamera in Industriequalität, die einfach und ohne PC in der Linie installiert und bereitgestellt werden kann. Zu dem hochmodularen IP67-zertifizierten Bildverarbeitungssystem gehören eine vor Ort austauschbare Beleuchtung, Linsen und Filter sowie Abdeckungen, die je nach den individuellen Anwendungsanforderungen kundenspezifisch angepasst werden können.
Durch High-Dynamic-Range-Aufnahmen (HDR+) werden gleichmäßig belichtete Bilder erzeugt. Die LED-Anzeige ermöglicht eine ferngesteuerte Pass/Fail-Auswertung und die Prüfergebnisse können lokal auf einer SD-Karte gespeichert werden. Speziell für die Ausführung von Deep-Learning-Anwendungen wurde eine Inferenzmaschine integriert. Die In-Sight D900 ist zwar auch mit einer der fortschrittlichsten Hardwares von Cognex ausgestattet, zeichnet sich aber besonders dadurch aus, dass sie eine neue Klasse von Deep-Learning-basierten Anwendungen ermöglicht.
Die Software macht den Unterschied
Die In-Sight D900 funktioniert mit der gewohnten, leicht bedienbaren Spreadsheet-Benutzeroberfläche, welche die Anwendungsentwicklung und Werksintegration vereinfacht. Anwendungstechniker erhalten Zugriff auf die vollständige Suite mit herkömmlichen Bildverarbeitungs-Tools wie PatMax, Kantentastern und Messwerkzeugen. Mit In-Sight ViDi verfügt die D900 jedoch zusätzlich noch über drei Deep-Learning-Tools, die alle für spezifische und breitgefächerte Anwendungen konzipiert wurden: ViDi Read, ViDi Check und ViDi Detect.
Diese Deep-Learning-basierten Prüfwerkzeuge unterstützen Kunden in der Fabrikautomatisierung dabei, eine einfache Lösung für Anwendungen zu finden, deren Bereitstellung sich mit herkömmlichen regelbasierten Bildverarbeitungssystemen zu zeitaufwändig oder zu komplex gestaltet.
Drei Anwendungs-Tools
Bei allen drei Anwendungs-Tools profitieren die Benutzer von der intuitiven Spreadsheet-Benutzeroberfläche von In-Sight, die eine schnelle Einrichtung von Deep-Learning-Anwendungen ohne Programmierung ermöglicht. In-Sight Spreadsheet vereinfacht die Anwendungsentwicklung und optimiert die Integration in Werksnetze durch eine umfassende Reihe an I/O- und Kommunikationsfunktionen. Außerdem können damit traditionelle regelbasierte Bildverarbeitungs-Tools (wie PatMax Redline) und Deep-Learning-Tools in einem Projekt kombiniert werden, was zu einer schnelleren Bereitstellung führt.
Da In-Sight ViDi viel kleinere Bildsätze und kürzere Trainings- und Validierungszeiten als andere Deep-Learning-Lösungen erfordert, sind die Anwendungen schnell und einfach zu installieren, zu trainieren und bereitzustellen.
ViDi Read: Komplexe Zeichenerkennung
Mit dem Tool In-Sight ViDi Read kann der Anwender schwierige OCR-Aufgaben in Minutenschnelle lösen. Das Modul entziffert deformierte, verzerrte und schlecht gelaserte Codes mithilfe der optischen Zeichenerkennung.
Das Tool ist sofort betriebsbereit und verringert dank einer vortrainierten Schriftenbibliothek die Entwicklungszeit drastisch. Der Benutzer definiert einfach den gewünschten Bereich und legt die Zeichengröße fest. Wenn neue Zeichen eingeführt werden, kann das robuste Tool erneut entsprechend trainiert werden, um anwendungsspezifische Zeichen zu lesen, die herkömmliche OCR-Tools nicht entziffern können. Im Vergleich zu herkömmlichen Bildverarbeitungssystemen ohne Deep-Learning-Technologie bietet diese Funktion eindeutige Vorteile.
ViDi Check: Prüfung von Baugruppen und Bauteilpositionen
Das Tool ViDi Check in der In-Sight D900 ermöglicht Herstellern eine schnelle und präzise Prüfung von Baugruppen. Das System ist in der Lage, komplexe Funktionen und Objekte zu erkennen. Es prüft anhand der Lokalisierung der Teile und Bausätze in einem benutzerdefinierten Layout, ob diese richtig montiert wurden. Das Tool kann so trainiert werden, dass es eine umfassende Bibliothek der Komponenten erstellt, die selbst dann im Bild lokalisiert werden, wenn sie aus verschiedenen Blickwinkeln angezeigt werden oder in ihrer Größe variieren.
ViDi Detect: Erkennung von Defekten und unerwünschten Abweichungen
Ein drittes Tool namens ViDi Detect wurde für die Analyse komplexer Aufgaben zur Defekterkennung konzipiert. Es lernt von den Bildern mangelfreier Teile und ermittelt aufgrund dessen defekte Teile. In-Sight ViDi Detect eignet sich selbst dann ideal dafür, Anomalien auf komplexen Teilen und Oberflächen zu finden, wenn das Erscheinungsbild der Defekte nicht absehbar ist.
Was ist Deep Learning?
Deep Learning, eine Form der Künstlichen Intelligenz, die neuronale Netzwerke nutzt, lässt sich ganz erklären: So wie Menschen anhand von vielen verschiedenen Beispielen lernen, was ein Haus ist, kann auch ein Deep-Learning-System mit der Zeit die Beschaffenheit eines Gegenstandes anhand von markierten Bildern erkennen. Ob es die Stoßstange eines Autos oder die Verpackung eines Pakets ist – Deep Learning löst mithilfe eines beispielbasierten Ansatzes die Herausforderungen des Prüfvorgangs. Außerdem können Prüfungen fortlaufend verbessert werden, indem weitere Beispielbilddaten in den vorhandenen Algorithmus eingepflegt werden. Neue Daten verbessern das System und führen schließlich zu genaueren Ergebnissen.
Vorteile bringt das Deep Learning insbesondere für Hersteller, die innerhalb des Produktionsprozesses nach wie vor auf menschliche Sichtprüfer angewiesen sind, weil herkömmliche Bildverarbeitungssysteme die Komplexität und Variabilität bestimmter Aufgaben nicht bewältigen können. Bei einem Bildverarbeitungssystem mit integrierter Künstlicher Intelligenz ist es zum Beispiel möglich, das Urteilsvermögen eines menschlichen Sichtprüfers mit der Stabilität und Konsistenz einer automatisierten Prüfungs- und Qualitätskontrolllösung zu vereinen. Genau darin besteht der wichtigste Vorteil der Smart-Kamera In-Sight D900 von Cognex.
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