Neue Version der No-Code-Vision-Software
Merlic von MVTec jetzt mit Plug-in für Siemens Simatic S7
Dank eines Plug-ins zu den weitverbreiteten Siemens-Simatic-S7-SPSen lassen sich mit der Version 5.6 der No-Code-Bildverarbeitungs-Software Merlic von MVTec erstellte Anwendungen leichter in entsprechende Produktionsumgebungen integrieren. Auf den Markt kommen soll das neue Release am 16. Oktober.
Als No-Code-Bildverarbeitungs-Software lässt sich Merlic von MVTec Software leicht in unterschiedliche industrielle Fertigungsprozesse integrieren. Neben dem Plug-in zu den Simatic-S7-SPSen wurde das bereits vorhandene Plug-in zur REST-API um neue Funktionen für den direkten Zugriff auf Bildergebnisse erweitert. Bei den neuen Machine-Vision-Methoden sind vor allem die Möglichkeit zur Qualitätskontrolle von 2D-Datacodes und die Oberflächenrekonstruktion mit Photometric Stereo, ebenfalls zur Qualitätskontrolle, bemerkenswert. Auch Erweiterungen bei den Deep-Learning-Anwendungen auf KI-Basis sind geboten.
Plug-ins zu den Simatic-S7-SPSen und zur REST-API
Das neue Plug-in für die Kommunikation mit den SPSen der Baureihe Simatic S7 von Siemens steigert die Connectivity von Merlic und ermöglicht eine schnellere und direkte Integration in Produktionsumgebungen. Schon seit Merlic 5.4 steht obendrein das REST-Plug-in bereit. Diese Schnittstelle öffnet die Tür zur Welt der Web-Services der REST-API. In der neuen Merlic-Version lassen sich auch Bilder über die Schnittstelle abrufen. Nützlich ist dies beispielsweise, um Bilder aus Merlic direkt in HTML-Websites einzubinden, die Anwendern die Kontrolle und Überwachung von Produktionsprozessen ermöglichen. Kunden können Bilder aus der REST-API also direkt in ihre Anwendungen integrieren. Ferner steht jetzt auch ein erweiterter Bildspeicher zur Verfügung, der den asynchronen Aufruf von Bildern aus Merlic über das Plug-in erlaubt.
Neue Bildverarbeitungs-Tools
In Merlic 5.6 wurden außerdem einige Methoden, die bislang testweise zur Verfügung standen, in vollständige, neue Tools überführt. Bei den Tools handelt es sich um »Zählen mit Deep Learning«, »Bild pixelgenau segmentieren« und »Farbe erkennen«. Mit dem Tool »Zählen mit Deep Learning«, auch bekannt als Deep Counting, ist es möglich, mit geringem Trainingsaufwand eine große Anzahl von Objekten schnell und robust zu zählen. Die Vollständigkeitskontrolle ist einer von vielen möglichen Anwendungsfällen. Die Funktion »Bild pixelgenau segmentieren« ermöglicht es, trainierte Fehlerklassen pixelgenau zu lokalisieren. Auf diese Weise können Nutzer beispielsweise Prüfaufgaben lösen, die bisher gar nicht oder nur mit erheblichem Programmieraufwand lösbar waren. Mit dem Tool »Farbe erkennen« können Nutzer zuverlässig Farben unter verschiedenen Bedingungen erkennen. Außerdem lassen sich die Ergebnisse durch entsprechendes Setzen der Parameter weiter verbessern. Die Methode trägt unter anderem zur Qualitätssicherung bei, etwa in Anwendungen zur Inspektion oder Auswahl der richtigen Bauteile.
Qualitätskontrolle von 2D-Datacodes
Die Qualitätskontrolle von 2D-Datacodes ist vor allem für das produzierende Gewerbe von großer Bedeutung. Die hierfür neue Methode in Merlic 5.6 liest nicht nur den Code, sondern bewertet auch dessen Druckqualität. Die Druckqualität der Codes wird gemäß den Standards AIM DPM-1-2006 und ISO/IEC 15415 bestimmt. Die neue Methode beschleunigt den für viele Unternehmen wichtigen Prozess der Druckbildkontrolle von Etiketten auf Waren.
Oberflächenrekonstruktion mit Photometric Stereo
Photometric Stereo ist eine Technik in der industriellen Bildverarbeitung, die verwendet wird, um die 3D-Oberflächenstruktur eines Objekts zu rekonstruieren. Genutzt wird der Ansatz häufig zur Fehlererkennung. Das entsprechende Feature »Oberflächenrekonstruktion mit Photometric Stereo« ist in Merlic zunächst testweise als Konzepttool verfügbar. Die für diese Technologie notwendige Beleuchtung lässt sich innerhalb von Merlic leicht über GenICam ansteuern.
Vereinfachte Parametrisierung der Bilderfassung
Die Parametrisierung des Bildeinzugs ermöglicht es, problemlos zwischen verschiedenen voreingestellten Kameraparametrisierungen zu wechseln. Das führt zu einer verbesserten Nutzerfreundlichkeit und Zeitersparnis und sorgt für neue Anwendungsmöglichkeiten, weil Machine-Vision-Applikationen in Merlic (sogenannte MVApps) mit spezifischen Kameraeinstellungen ausgeführt werden können.
Optimieren des Bildbereichs innerhalb »Global Context Anomaly Detection«
Überdies wurde die Deep-Learning-basierte Technologie »Global Context Anomaly Detection« für die Version Merlic 5.6 weiterentwickelt. Diese Technologie »versteht« den logischen Inhalt von Bildern und erkennt dadurch neue Varianten von Anomalien. Jetzt ist es möglich, einen bestimmten Bildbereich zu definieren. Bildinhalte, die außerhalb dieses Bereichs liegen, werden ignoriert, wodurch deutlich robustere Ergebnisse erzielbar sind.
Suchfunktion innerhalb des Tool Flows
Das Feature verbessert die Übersichtlichkeit bei anspruchsvollen Tool Flows innerhalb von Merlic. So können Anwender explizit nach bestimmten Tools suchen.
Merlic-Dokumentation auf der Merlic-Website
Ab der Version 5.6 steht die Merlic-Dokumentation auf der Website www.merlic.help zur Verfügung. So können Nutzer Verweise auf die Dokumentation direkt als Link auf die entsprechenden Websites teilen.
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