Deep Learning und traditionelle Bildverarbeitung verknüpft Automatisierte Fehlererkennung mit neuem Bildverarbeitungssystem

„Es war noch nie so einfach, Deep Learning auf einer Produktionslinie anzuwenden“, sagt Carl Gerst, Executive Vice President of Products, Platforms and Solutions. „In-Sight 2800 kann mit nur wenigen Bildern trainiert werden, um ein enormes Spektrum an Aufgaben, von einfachen Pass-/Fail-Prüfungen bis hin zu fortgeschrittener Klassifizierung und Sortierung zu automatisieren - ohne PC oder Programmierung.“

Breite Palette von Prüfanwendungen lösen

Die EasyBuilder-Benutzeroberfläche führt Schritt für Schritt per Point-and-Click durch die Anwendungsentwicklung, so dass selbst Personen ohne Vision-Erfahrung Jobs einfach einrichten können. Erfahrene Benutzer profitieren ebenso von der intuitiven Oberfläche, welche die Entwicklung komplexerer Anwendungen vereinfacht und Arbeitsabläufe beschleunigt.

Die Kombination aus Deep Learning und herkömmlichen Bildverarbeitungs-Werkzeugen bietet die Flexibilität, eine breite Palette von Prüfanwendungen zu lösen. Die entsprechenden Werkzeuge können einzeln für einfache Aufgaben verwendet oder für komplexere logische Abläufe miteinander verkettet werden.

Das Toolset umfasst auch ViDi EL Classify. Mit nur fünf Bildern kann dieses leistungsstarke Klassifizierungs-Tool trainiert werden, um Defekte zu erkennen und in verschiedene Kategorien einzuordnen sowie Teile mit Abweichungen korrekt zu identifizieren. Die Klassifizierung nach mehreren Merkmalen ermöglicht es Anwendern, verschiedene Aufgaben in einem einzigen Bildverarbeitungsjob zu bearbeiten.

Schnell anpassbar

Das neue System In-Sight 2800 bietet außerdem eine große Auswahl an Zubehör und vor Ort austauschbaren Komponenten, welche Anwender dazu befähigen, sich schnell an Veränderungen wie neue Teile, höhere Liniengeschwindigkeiten und steigende Qualitätsstandards anzupassen.