Easy-to-Use-Bildverarbeitungs-Software

Neue Deep-Learning-Funktionen in Merlic 5.2

19. September 2022, 12:23 Uhr | Andreas Knoll
Christoph Wagner, Technical Product Manager Merlic bei MVTec
Christoph Wagner, MVTec: »Unser Ziel mit Merlic ist es, dass auch anspruchsvolle Machine-Vision-Anwendungen vollständig, schnell und aus einer Hand umgesetzt werden können.«
© MVTec Software GmbH

Mit leicht nutzbaren neuen Deep-Learning-Funktionen ausgestattet ist die Version 5.2 der Bildverarbeitungs-Software „Merlic“ von MVTec Software. Die Neuauflage des Programmpakets kommt am 20. Oktober auf den Markt.

Mit Merlic lassen sich komplette Bildverarbeitungs-Applikationen schnell entwickeln und betreiben, ohne eine einzige Codezeile schreiben zu müssen. Den seit Merlic 5 eingeschlagenen Weg, den Anwendern leicht bedienbare Deep-Learning-Features zur Verfügung zu stellen, hat MVTec mit Merlic 5.2 weiterverfolgt. Zu den bewährten Deep-Learning-Funktionen Anomaly Detection and Classification (ab Merlic 5) sowie Deep OCR (ab Merlic 5.1) kommt nun Global Context Anomaly Detection hinzu. Die Technologie - laut MVTec eine Weltneuheit - kam in dieser Form erstmals in MVTec Halcon im Frühjahr 2022 zum Einsatz und steht nur ein halbes Jahr später Merlic-Nutzern zur Verfügung.

Wie in den Vorgängerversionen können Nutzer auch auf das Deep-Learning-Tool (DLT) von MVTec zugreifen. Das Tool ist zum einfachen Labeln und Trainieren von Trainingsdaten konzipiert. Beide Vorgänge sind entscheidende Schritte für jede Deep-Learning-Anwendung. Denn die Qualität der gelabelten oder trainierten Daten spielt eine große Rolle, wenn es um die Leistung, Genauigkeit und Robustheit der Anwendung geht. Die Benutzung des Deep-Learning-Tools ist einfach und ohne Programmierkenntnisse möglich.

»Unser Ziel mit Merlic ist es, dass auch anspruchsvolle Machine-Vision-Anwendungen vollständig, schnell und aus einer Hand umgesetzt werden können«, erläutert Christoph Wagner, Technical Product Manager Merlic bei MVTec. »Mit der Integration der Global Context Anomaly Detection und des Deep-Learning-Tools wird der Einsatz von Merlic für eine noch größere Zahl von Usern interessant. Und das alles Easy-to-Use, ohne eine Zeile Code schreiben zu müssen.«

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Global Context Anomaly Detection

Das Feature hebt als Erweiterung der Anomaly Detection die Deep-Learning-basierte Fehlererkennung auf eine neue Stufe. Nun profitieren auch Merlic-Nutzer von der Technologie. Das Besondere: Global Context Anomaly Detection „versteht“ den logischen Inhalt von Bildern und erkennt dadurch neue Varianten von Anomalien. Das Feature ist für jede Industriebranche interessant, in der etwa Vollständigkeitskontrollen, Qualitätsinspektionen, Defekt-Erkennungen oder Druck-Inspektionen durchgeführt werden müssen. Zwei praktische Anwendungsfälle wären die Prüfung der Qualität und Position von Aufdrucken oder die Inspektion elektronischer Bauteile in der Halbleiterfertigung.

Zum Trainieren sind bei Global Context Anomaly Detection nur Gut-Bilder erforderlich. Dadurch ist kein Labeln notwendig. Für das Training von Deep-Learning-Anwendungen ist es in Merlic 5.2 möglich, das kostenlose Deep-Learning-Tool (DLT) von MVTec zu nutzen. Die Ergebnisse lassen sich im Anschluss vom DLT ohne Programmieraufwand in Merlic importieren und dort ausführen.

Easy-Parameter

Die Einführung der MVTec-EasyParams in Merlic 5.2 ermöglicht Anwendern, die relevanten Kameraparameter schnell und problemlos zu finden und einzustellen. Unabhängig vom Kamerahersteller lässt sich die Applikation dank der einfacheren Konfiguration schneller in Betrieb nehmen. Zusätzlich werden alle EasyParams automatisch von Merlic gespeichert. Das vergrößert die von Merlic unterstützte Anzahl kompatibler Kameras.

Bilddaten aus Merlic exportieren

Mit Merlic 5.2 ist es jetzt auch möglich, Bilddaten aus Merlic auszuleiten. Anwender können nun die Bilder für Visualisierungszwecke direkt über die Kommunikationsschnittstelle nutzen. Ein ebenfalls neu im Lieferumfang enthaltenes Kommunikations-Plugin ermöglicht es, Bilder separat abzuspeichern, etwa zu Qualitätssicherungszwecken.


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