DeepLearning &
EdgeLearning

Der "Boost" für unsere Bildverarbeitungs­lösungen

Wo klassische BIldverarbeitung zum Erkennen von Fehlern oder Unregelmäßigkeiten unmöglich oder zu aufwändig ist, kommt Deep Learning, sozusagen als High-End Erweiterung, ins Spiel. Oftmals sind Aufgaben welche mit klassischer Bildverarbeitung unmöglich oder nur sehr aufwändig lösbar sind mittels DeepLearning erstaunlich einfach und schnell umsetzbar.


DeepLearning Systeme arbeiten sehr ähnlich zum Menschen und sind anhand gezeigter Muster oder Gesetzmäßigkeiten in der Lage, Abweichungen zu erkennen und auszuwerten. Es findet hierbei keine klassische Programmierung bzw. regelbasierte Auswertung statt.

Damit können DeepLearning Systeme auch ohne tiefergehendes Bildverarbeitungswissen hervorragend in der Praxis eingesetzt werden.

Unsere DeepLearning Lösungen werden fast immer als zusätzliche Werkzeuge im Verbund mit klassischer Bildverarbeitung eingesetzt.

Ein Teil der Prüfaufgabe findet dann mit „klassischen“ Werkzeugen wie z.B. einer Mustersuche statt und ein weiterer Teil, z.B. eine Fehleranalyse mittels DeepLearning Auswertung. Dies gilt sowohl für unsere Controller-basierten Vision Systeme (unter Verwendung von RELISTE EasySightPro®), als auch für geeignete intelligente Kamerasysteme.

Bei den von uns eingesetzten Lösungen können diese Aufgabenbereiche einzeln oder aufeinander aufbauend (kaskadiert) bearbeitet werden. Sowohl das Training als auch die Laufzeitanwendung werden hierbei lokal ausgeführt – ohne Clouddienste. Dies gewährleistet maximale Leistung, Einfachheit und Sicherheit.

Mittels Deep Learning können folgende Themen- bzw. Aufgabenbereiche abgedeckt werden:

  • Lokalisierung von Gegenständen (z.B. Bauteilen)
  • Fehlererkennung und -analyse
  • Klassifizierung von Gegenständen oder Fehlern
  • Lesen von Klarschrift (OCR)

 

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Eine vereinfachte Variante des Deep Learning ist Edge Learning. Hier wird bis zur Einsatzbereitschaft lediglich minimaler Trainingsaufwand benötigt und auch die Hardwareanforderungen sind gering. Für viele einfachere Applikationen bringt daher bereits der Einsatz von Edge Learning den entscheidenden Vorteil für stabile Lösungen gepaart mit einer maximal einfachen Handhabung. Sollten sich im späteren Verlauf die Anforderungen an die Auswertung erhöhen oder die Prüfungen deutlich umfangreicher werden, kann unter Beibehaltung der grundlegenden Funktionsweisen jederzeit der Schritt nach oben zu einem umfangreicheren Deep Learning System erfolgen.
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