Schwerpunkte

Für In-Line-Inspektionsaufgaben

Smart Camera mit Deep-Learning-Software

24. April 2020, 17:28 Uhr   |  Andreas Knoll

Smart Camera mit Deep-Learning-Software
© Cognex

Für Deep-Learning-Anwendungen ausgelegt ist die Smart Camera »In-Sight D900« von Cognex.

Das Bildverarbeitungssystem »In-Sight D900« ist dem Hersteller Cognex zufolge die erste industrietaugliche Smart Camera, die mit der Deep-Learning-Software »Cognex In-Sight ViDi« ausgestattet ist.

Das in sich geschlossene, für Deep-Learning-Anwendungen entwickelte System soll ein breites Spektrum komplexer In-Line-Inspektionsaufgaben lösen, einschließlich optischer Zeichenerkennung (OCR), Montageüberprüfung und Fehlererkennung. Es lässt sich anhand einer relativ geringen Anzahl von Musterbildern einrichten und erfordert weder einen PC noch Deep-Learning-Kenntnisse.

„In-Sight-ViDi“-Anwendungen lassen sich in der Smart Camera implementieren, ohne dass ein PC erforderlich ist, so dass auch Nichtprogrammierer Zugang zu Deep-Learning-Techniken bekommen. Die Kamera verwendet die „In-Sight-Spreadsheet“-Plattform, die die Entwicklung von Anwendungen und die Integration in Produktionslinien vereinfacht.

Die „In-Sight D900“ entziffert stark verformte, schiefe und schwach ausgeprägte Codes mit Hilfe der OCR. Das Tool „In-Sight ViDi Read“ ist sofort funktionsfähig und verkürzt die Entwicklungszeit dank einer auf Deep Learning vorbereiteten Zeichenbibliothek. Anwender können problemlos die Region of Interest (RoI) definieren und die Zeichengröße festlegen. Wenn neue Zeichen eingeführt werden, lässt sich das Tool neu einlernen, um anwendungsspezifische Codes zu lesen, die mit herkömmlichen OCR-Tools nicht dekodierbar sind.

Die Smart Camera nutzt künstliche Intelligenz, um komplexe Merkmale und Objekte zuverlässig zu erkennen, und überprüft die korrekte Montage von Teilen anhand ihrer Position innerhalb eines vordefinierten Layouts. Das Tool „In-Sight ViDi Check“ kann dazu trainiert werden, eine umfangreiche Bibliothek von Komponenten zu erstellen, die sich im Bild auch dann lokalisieren lassen, wenn sie in verschiedenen Winkeln erscheinen oder in ihrer Größe variieren.

Das Tool „In-Sight ViDi Detect“ lernt aus Bildern von Gutteilen, fehlerhafte Teile zu identifizieren. Mit ihm lassen sich Anomalien auf komplexen Teilen und Oberflächen finden, und zwar auch in Situationen, in denen nicht vorherzusehen ist, wie Fehler sich zeigen.

„In-Sight ViDi“ ermöglicht es Anwendern dank der „In-Sight-Spreadsheet“-Schnittstelle, ohne Programmierung Deep-Learning-Anwendungen einzurichten und auszuführen. Das „In-Sight-Spreadsheet“ vereinfacht die Entwicklung von Anwendungen und die Integration in Produktionslinien mit einem breiten Spektrum von E/A- und Kommunikationsfunktionen. Sie eröffnet auch die Chance, herkömmliche regelbasierte Bildverarbeitungs-Tools von Cognex (wie PatMax Redline) und Deep-Learning-Tools in ein und demselben Projekt zu kombinieren, was schnellere Implementierungen und kürzere Zykluszeiten ermöglicht. Indem „In-Sight ViDi“ eine relativ geringe Zahl von Musterbildern und vergleichsweise kurze Schulungs- und Validierungszeiträume erfordert, lassen sich Deep-Learning-Anwendungen schnell und problemlos einrichten, einlernen und implementieren.

„In-Sight-ViDi“-Anwendungen können ohne PC in der „In-Sight D900“ verankert werden. Die Smart Camera umfasst eine feldveränderliche Beleuchtung sowie Linsen, Filter und Abdeckungen, die sich an die Gegebenheiten der Anwendung anpassen lassen. Sie hat auch eine eingebettete Inference Engine, die für komplexe Deep-Learning-Anwendungen bei bewegten Objekten ausgelegt ist.

Dank der „In-Sight-ViDi“-Software bietet die „In-Sight D900“ eine mobile, plattformunabhängige Visualisierung. Eine einfache Point-and-Click-Schnittstelle ermöglicht es Anwendern, interaktive, HMIs auf Web-Basis zu erstellen, auf die via Webbrowser über das Netzwerk zugegriffen werden kann.

Geeignet ist die Smart Camera für die Automatisierung komplexer Prüfanwendungen in einer Reihe von Branchen, darunter Automobil, Unterhaltungselektronik, Konsumgüter, Verpackung, Lebensmittel und Getränke sowie medizinische Geräte und Logistik.

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