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Cognex Germany Inc

Deep-Learning-basierte Bildanalyse mit grafischer und intuitiver Programmierumgebung

Mit VisionPro® Deep Learning stellt Cognex eine neue Deep-Learning-basierte Software zur Bildanalyse vor, die speziell für die Fabrikautomatisierung entwickelt wurde. Eine grafische Benutzeroberfläche vereinfacht das Trainieren des neuronalen Netzwerks.

Deep-Learning-basierte Bildanalyse mit grafischer und intuitiver Programmierumgebung
Die intuitive grafische Benutzeroberfläche von VisionPro Deep Learning erlaubt eine einfache und schnelle Anwendungsentwicklung.

Wenn sich Aufgabenstellungen in der industriellen Bildverarbeitung durch die Formulierung von Regeln lösen lassen, sind traditionelle Systeme meist die richtige Wahl. Sie stoßen jedoch oft an ihre Grenzen, wenn sich die zu prüfenden Objekte nicht ohne weiteres mit Regeln beschreiben lassen. Dieses Problem tritt bei der Kontrolle von Lebensmitteln, bei der Beurteilung von Löt- oder Schweißnähten und in vielen anderen Anwendungen auf. In diesen Fällen haben sich in den vergangenen Jahren Machine-Vision-Systeme auf Basis von Deep-Learning-Technologien als innovative Lösung etabliert.
Die Anwendung von Deep Learning-Methoden erforderte bislang ein solides Basiswissen in diesem Bereich. VisionPro Deep Learning von Cognex senkt diese Einstiegshürde nun durch eine grafische Benutzeroberfläche erheblich und vereinfacht das Trainieren des neuronalen Netzwerks für Anwender*innen.

Intuitives grafisches Trainieren

Die Werkzeuge von VisionPro Deep Learning werden, im Gegensatz zu traditionellen regelbasierten Bildverarbeitungsmethoden, mit Bildern trainiert. Die intuitive grafische Benutzeroberfläche von VisionPro Deep Learning stellt eine einfache Umgebung zur Kontrolle und Entwicklung von Anwendungen zur Verfügung und reduziert den Aufwand für das Sammeln von Bildern, das Trainieren des neuronalen Netzwerks und dessen Test an verschiedenen Bildsätzen erheblich.


Deep-Learning-basierte Bildanalyse mit grafischer und intuitiver Programmierumgebung
Das Blue-Locate-Tool eignet sich unter anderem für automatisierte Montage- oder Vollständigkeitsüberprüfungen, indem es unterschiedliche Teile sicher und zuverlässig identifiziert.

Anwender*innen haben in VisionPro Deep Learning die Auswahl zwischen vier Tools zur Bildanalyse, die speziell für die Fabrikautomatisierung entwickelt wurden. Sie sind für Vision-Inspektionen in diesem Einsatzbereich optimiert und benötigen daher nur eine kleine Anzahl an Bildern, um ein schnelles Trainieren zu ermöglichen. Mit Blue Locate, Red Analyze, Green Classify und Blue Read lassen sich Anwendungen lösen, die für traditionelle regelbasierte Bildverarbeitungsansätze zu komplex sind.


Deep-Learning-basierte Bildanalyse mit grafischer und intuitiver Programmierumgebung
Selbst bei variierenden Hintergründen oder Oberflächentexturen findet das Tool Red Analyze kleinste Fehler. In diesem Beispiel erkennt es Nahtprobleme in Textilien.

Robust identifizieren mit Blue Locate

Das Tool Blue Locate ist für Aufgaben prädestiniert, bei denen Teile mit unterschiedlichem Erscheinungsbild erkannt oder gezählt werden müssen. Durch die robuste Auslegung identifiziert Blue Locate die gesuchten Merkmale auch auf unruhigem Hintergrund, auf kontrastarmen Teilen und sogar auf Teilen, die sich verbiegen, ihre Form verändern oder schlecht beleuchtet sind. Selbst bei Abweichungen der Perspektive, der Ausrichtung, der Helligkeit, des Glanzes oder der Farbe lokalisiert Blue Locate die von Musterbildern gelernten Teile zuverlässig. Aus diesen Gründen eignet sich Blue Locate unter anderem für den Einsatz in der automatisierten Montageüberprüfung.

Defekte erkennen mit Red Analyze

Wenn kleinste Fehler trotz vieler verschiedener Hintergründe und Oberflächentexturen von Teilen sicher gefunden werden müssen, ist das Tool Red Analyze zur Defekterkennung und -segmentierung die richtige Wahl. Durch das Antrainieren von Beispielen guter und schlechter Teile ist es in der Lage, normale Abweichungen in Bezug auf das Aussehen zu tolerieren, Fehler, Verunreinigungen und andere Mängel jedoch sicher zu erkennen.
Red Analyze kann auch verwendet werden, um variable Bereiche in einem Bild zu segmentieren. Beispiele dafür sind unter anderem Schweißnähte, geklebte oder lackierte Stellen, deren Abdeckung später mit traditionellen Bildverarbeitungstools gemessen wird, und Hintergrundmerkmale, die dynamisch aus dem Bild ausgeblendet werden, um andere Prüfungen zu vereinfachen.


Deep-Learning-basierte Bildanalyse mit grafischer und intuitiver Programmierumgebung
Das Green-Classify-Tool ist ein robuster Klassifikator, der verschiedene Objekttypen unterscheidet, Fehlertypen identifiziert sowie Bilder prüft und in Klassen einteilen kann.

Klassifizierung mit Green Classify

Das VisionPro Deep Learning-Tool Green Classify ist ein robuster Klassifikator, der verschiedene Objekttypen unterscheiden, Fehlertypen identifizieren und sogar gute und schlechte Teile klassifizieren kann. Nach dem Anlernen von gelabelten Bildern identifiziert Green Classify Objekte anhand ihrer gemeinsamen Merkmale wie Farbe, Textur, Material, Verpackung und Fehlertyp und teilt sie in Klassen ein. Dabei toleriert das Tool natürliche Abweichungen innerhalb derselben Klasse und unterscheidet zuverlässig akzeptable Varianten aus verschiedenen Klassen. Green Classify bewältigt selbst komplexe Klassifizierungsaufgaben sehr schnell und erfordert kein kompliziertes und zeitaufwändiges Programmieren.

Lesen mit Blue Read

Das Lesen und Erkennen von Schriften und Codes zählt zu den häufigsten Aufgaben von Bildverarbeitungssystemen. Häufig stellen dabei verformte, schiefe oder schlecht geätzte Zeichen eine echte Herausforderung dar, die durch den Einsatz von Blue Read gemeistert werden können. Das Tool nutzt eine vorab trainierte Deep-Learning-Schriftenbibliothek und erkennt auf dieser Basis selbst schwierige Zeichen sicher.


Deep-Learning-basierte Bildanalyse mit grafischer und intuitiver Programmierumgebung
Das Blue-Read-Tool liest und erkennt selbst verformte, schiefe oder schlecht geätzte Schriften und Codes sicher.

Das benutzerfreundliche GUI macht auch bei diesem Tool eine komplexe Programmierung überflüssig und reduziert die Entwicklungszeit dadurch drastisch: Anwender*innen müssen lediglich den Zielbereich festlegen, die Zeichengröße einstellen und die Zeichen in den Bildern kennzeichnen. In nur wenigen Schritten kann das robuste Tool somit ohne Bildverarbeitungs- oder Deep-Learning-Kenntnisse antrainiert werden, um auch anwendungsspezifische Klarschrift zu lesen, die für herkömmliche OCR-Tools nicht zu dekodieren sind. Außerdem erkennt die optische Debug-Funktion falsch gelesene Zeichen, die dadurch leicht korrigiert werden können.

Deep Learning und regelbasierte Bildverarbeitung: Das Beste aus beiden Welten

Ein wesentlicher Vorteil von VisionPro Deep Learning ist die einzigartige Fähigkeit zur Verkettung der verfügbaren Tools. So lassen sich komplexe Probleme in kleinere Einzelschritte zerlegen, um die Optimierung des Projekts zu vereinfachen und die Anzahl der erforderlichen Trainingsbilder zu reduzieren. Eine weitere Besonderheit der neuen Software-Umgebung besteht darin, dass Entwickler*innen durch die Kombination mit den regelbasierten Vision-Bibliotheken von VisionPro auf einfache Weise das beste Tool für die spezifische Aufgabe wählen können. Projekte können dazu zunächst in der Entwicklungsumgebung von VisionPro Deep Learning erstellt und anschließend in ein VisionPro-Projekt exportiert werden. Auf diese Weise bieten VisionPro und VisionPro Deep Learning die Möglichkeit, das Beste aus beiden Welten miteinander zu verbinden.
 

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