Bildverarbeitungssysteme mit künstlicher Intelligenz
Die klassische Bildverarbeitung war und ist in den Punkten Geschwindigkeit, Wiederholbarkeit und Genauigkeit den menschlichen Fähigkeiten überlegen und erzielt beste Ergebnisse bei der quantitativen Messung von strukturierten Szenen.
Der Mensch eignet sich im Gegensatz dazu, durch Beobachtung von Beispielen oder Vorgaben von Prüfteilen zu lernen. So kann er zwischen leichten Fehlern im Aussehen, wie z.B. durch perspektivische Verzerrungen oder Helligkeitsunterschiede und tatsächlichen Funktionsfehlern unterscheiden. Er kann selbst einschätzen, ob sich eine Änderung im Aussehen auf die geforderte Qualität auswirkt.
Die KI-Technologie nutzt neuronale Netze, um ein gelerntes Wissen zu erreichen, mit dem sie zwischen Anomalien, Formen und Zeichen unterscheiden kann, während sie natürliche Abweichungen, toleriert. Somit vereint die künstliche Intelligenz die überlegene Flexibilität des Menschen mit der Performance eines maschinellen Systems.
Wie erhalte ich ein trainiertes KI-Model?
Für das Training der KI werden Bilder benötigt. Meistens sind das reale Kamerabilder, die für diesen Zweck gesammelt werden. Alternativ lassen sich auch synthetische Bilder aus Simulationen generieren.
Den Bilddaten müssen Informationen hinzugefügt werden, z.B. Positionen und Bereiche relevanter Bildinformationen, sowie Art der Objekte im Bild, in Form von Klassen. Dafür stehen verschiedene Plattformen zur Verfügung: Online per VisionCockpit, Offline mit VisionTools V60 oder bei der Generierung von Bildern in der Simulation.
Mit diesem Datenset wird das Model trainiert. In VisionCockpit stehen dem Anwender unterschiedliche vortrainierte neuronale Netze zur Verfügung, mit denen ein optimal funktionierendes Modell für die erforderliche Auswertung trainiert werden kann. Bei Nutzung unseres VisionCockpit Cloud-Service ist auch gleich eine Evaluierung in Form eines Model „Testing“ möglich.
Wie werte ich Bilder mit KI aus?
Das trainierte KI-Modell wird auf die Auswerteeinheit VisionTools AI Box mit integriertem Webserver übertragen.
Per REST-Schnittstelle kommuniziert die AI-Box mit der Peripherie. Anfragen werden inklusive Bild per http-Protokoll übertragen, wenige zehntel Sekunden später liegen die Auswerteergebnisse der KI vor. Es können mehrere Modelle auf der AI Box hinterlegt werden. Welches Modell genutzt wird, kann mit dem Anfragebefehl gesteuert werden.
Die Auswertesoftware VisionTools V60 enthält bereits fertige, konfigurierbare Objekte zur Kommunikation mit der AI Box und eignet sich bestens zur Bildaufnahme, Steuerung der AI Box, Abwicklung der Kommunikation mit der SPS, Visualisierung und Bildspeicherung nach verschiedenen Kriterien.
KI Werkzeuge von VisionTools
Zur Nutzung von KI in Bildverarbeitungsprojekten bietet VisionTools ALLE Werkzeuge für die Installation eines Deep Learning-Inspektionssystems an.
Bildgewinnung
Labelling
KI-Training
KI-Bildauswertung
Weitere Informationen erhalten Sie hier in unserem aktuellen Produktfolder (PDF, 1.048 KB).
Upgrade your system
Haben Sie Fragen zu Lösungen im Bereich der künstlichen Intelligenz?
Wir implementieren für Sie ein Kamerasystem auf Basis von künstlicher Intelligenz oder helfen Ihnen gerne dabei, Deep-Learning Technologien selbst erfolgreich in ihrer Anwendung einzusetzen.
Zum Trainieren Ihrer Daten steht Ihnen unser Cloud-Service VisionCockpit zur Verfügung, mit dem Sie ohne eigene teure Hardware sofort starten können.
Kontaktieren Sie uns – wir informieren Sie gern!
+49 (0) 7254 9351 400
Cloud Service by VisionTools – KI Training / Datenverwaltung
- KI-Training ohne eigene teure Hardware auf einem in Deutschland gehosteten Server.
- Das Training erfolgt mit High Performance GPUs (NVIDIA T4) und ist beliebig skalierbar, d.h. mit VisionCockpit können mehrere Trainings gleichzeitig durchgeführt werden.
- Dem Anwender stehen verschiedene, zur Objekterkennung vortrainierte Algorithmen zur Verfügung, mit denen in VisionCockpit ein optimal funktionierendes Modell für jeden Anwendungszweck trainiert werden kann.
- Upload von gelabelten Bilddaten in beliebiger Menge. Die Trainingsdaten liegen auf dem Server.
- Labelling und Testing.
- Die Datensicherheit von VisionCockpit ist TISAX zertifiziert.
- Einfaches, faires Abrechnungssystem.
- Das VisionCockpit Dashboard wird sich zukünftig um weitere nützliche KI-Tools erweitern.
Multicore GPU Workstation für KI-basierte Auswertungen
- Integrierter Web Server zur Konfiguration und Upload der KI-Trainings Modelle
- Die Bildverarbeitungs-Anwendung kommuniziert über die REST-Schnittstelle mit der AI Box
- Die Ausführung als separates Modul ermöglicht es, auch ältere Systeme mit künstlicher Intelligenz aufzurüsten
- Edge Device im robusten Aluminiumgehäuse (IP67) mit 2 x Gigabit Ethernet Port, Spannungsversorgung 24VDC oder PoE, Industrietaugliche Rundstecker M12