KI in der industriellen Bildverarbeitung

Fast schon Normalität

21. April 2022, 9:45 Uhr | Andreas Knoll

Fortsetzung des Artikels von Teil 1

Neue KI-Software für autonomes Bildverarbeitungssystem

Inspekto
Das KI-gesteuerte, autonome Bildverarbeitungssystem »Inspekto S70« lässt sich auch an Armen von Leichtbaurobotern befestigen.
© Inspekto

Mit einem neuen Software-Paket ausgestattet ist jetzt das KI-gesteuerte, autonome Bildverarbeitungssystem „Inspekto S70“ von Inspekto. Das System verwendet eine Kombination aus drei KI-Modulen. Dank der KI wird das elektrooptische System selbstständig so eingestellt, dass es automatisch fokussiert und das bestmögliche Bild des Prüfobjekts aufnimmt. So können Unternehmen auch anspruchsvolle Teile aus stark reflektierenden Materialien wie Metallen und glänzenden Kunststoffen zuverlässig inspizieren.

Inspekto S70 ermöglicht Herstellern die volle Kontrolle über ihre Qualitätssicherungsprozesse, ohne dass sie maßgeschneiderte Projekte bei externen Experten in Auftrag geben müssten. Bei ihm handelt es sich um ein Edge-Gerät, das sofort einsatzbereit ist und sich schnell und benutzerfreundlich einrichten lässt, sodass es keine aufwendige Systemintegration und Schulung erfordert. Anwender können das System auch an Leichtbauroboter-Armen befestigen, die es dann flexibel zu ihren Prüfobjekten bewegen.

Inspekto S70 kann mehrere Teile in schnellem Tempo und in einem vollautomatischen Prozess prüfen. Das System eignet sich für eine breite Palette von Anwendungen in der Elektronik-, Kunststoff- und Metallindustrie. Auch komplexe Teile lassen sich mit ihm prüfen, sodass es auch zur Qualitätssicherung von Leiterplatten dienen kann.

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Industrielle Deep-Learning-Kamera

Imago Technologies
Auf Deep Learning beruht das Embedded-Vision-System »Vision Cam AI.go« von Imago Technologies.
© Imago Technologies

»Vision Cam AI.go« von Imago Technologies ist ein flexibles Embedded-Vision-System auf Basis von Deep Learning. Es bildet ein gebrauchsfertiges Produkt und erfordert keine Kenntnisse in der industriellen Bildverarbeitung.

Das vollständig eingebettete Bildverarbeitungssystem ist vor allem für Endanwender entwickelt, die keine oder nur wenig Erfahrung in Programmierung oder Machine Vision haben. Seine hohe Flexibilität ermöglicht den Einsatz des Systems für die Prüfung von Qualitätsmerkmalen in zahlreichen industriellen Anwendungen.

Vision Cam AI.go bietet alle Eigenschaften, die für eine einfache und schnelle Machine-Vision- Implementierung auf Basis von Deep Learning erforderlich sind. Das System ist darauf ausgelegt, Objekte in zwei bis fünf Klassen zu klassifizieren. Ohne Programmieraufwand und unterstützt von einer intuitiven Web-GUI können Anwender ihm die Klassifizierung beibringen, indem sie einfach ein paar Bilder für jede Klasse hochladen. Daraufhin lernt das System neue Bilder. Innerhalb weniger Minuten ist es als voll funktionsfähiges Inspektionssystem einsatzbereit.

Für die Nutzung von Vision Cam AI.go ist keine Erfahrung in Programmierung oder Bildverarbeitung erforderlich. Entwickelt hat Imago das System gemeinsam mit seinem Schwesterunternehmen Oròbix, das sich auf Deep Learning spezialisiert hat.

Vision Cam AI.go ermöglicht eine zuverlässige Klassifizierung von Objekten aller Art. Größe, Form und Farbe der Objekte haben keinen Einfluss auf die Leistung des Systems. Damit lässt es sich für die Qualitätsprüfung von vielerlei Objekten in den unterschiedlichsten Anwendungsbereichen einsetzen.

Mit Abmessungen von nur 50 × 50 × 40,1 mm3 (B × T × H, ohne Tubus) eignet sich Vision Cam AI.go auch für Anwendungen, in denen nur wenig Platz für das Bildverarbeitungssystem zur Verfügung steht. Sein CMOS-Bildsensor mit Global Shutter ist in Farbe oder monochrom erhältlich und hat eine Auflösung von 5 Megapixel (2560 × 1936 Pixel) mit einer Datenrate von 65 Frames/s bei voller Auflösung. Im Partial-Scan-Modus lässt sich die Bilderfassungsrate noch weiter steigern. Eine GigE-Schnittstelle und GPIOs ermöglichen die Integration des Systems in die meisten Maschinen.

Mehrere neuronale Netze für mehrere ROI in einem Bild nutzen

IDS Imaging Development Systems
Industriekamera der Serie IDS NXT mit künstlicher Intelligenz
© IDS Imaging Development Systems

Anwendern des All-in-One-Embedded-Vision-Systems »IDS NXT ocean« von IDS Imaging Development Systems stehen ab sofort mehrere neue Funktionen zur Verfügung. Hierzu gehören Multi-ROI (Region Of Interest) für Objektdetektion auf KI-Basis und die Möglichkeit, per Vision App verschiedene neuronale Netze für verschiedene ROIs in einem Bild zu nutzen. Außerdem kommen Binning, Linescan Mode sowie Performance- und Konfigurationsverbesserungen hinzu. Neukunden können obendrein frei wählen, ob sie die Trainingssoftware »IDS NXT lighthouse« via Amazon Web Services (AWS), wie bisher von IDS angeboten, oder per Microsoft Azure Cloud nutzen wollen.

Neben AWS unterstützt IDS jetzt Microsoft Azure Cloud als weiteren Hoster für die KI-Trainingssoftware »IDS NXT lighthouse«. Das Angebot richtet sich vor allem an Unternehmen, die wegen regulatorischer Vorgaben nicht mit AWS arbeiten dürfen. Der Funktions- und Leistungsumfang sowie die Bedienung der Trainingssoftware sind bei beiden Hostern identisch. Statt eine eigene Entwicklungsumgebung einzurichten, können Anwender in IDS NXT lighthouse direkt mit dem Trainieren des eigenen neuronalen Netzes beginnen – auch ohne Vorkenntnisse in Deep Learning oder Kameraprogrammierung. Dies umfasst drei Schritte: Beispielbilder hochladen, die Bilder labeln und anschließend das vollautomatische Training starten. Das erzeugte Netz ist für den Einsatz mit IDS-NXT-Industriekameras optimiert.

Um IDS NXT lighthouse kostenlos kennenlernen zu können, ermöglicht IDS jetzt allen Kunden, einen Probemonat zu aktivieren und IDS NXT lighthouse ausgiebig zu testen. Für die Aktivierung der vollwertigen Testlizenz ist kein Vertriebskontakt erforderlich. Anwender müssen sich nur mit ihrem IDS-Benutzerkonto und während des Vorgangs die entsprechende Option auswählen. Der Lizenzschlüssel ist automatisch hinterlegt.


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