Inhaltsverzeichnis
1. Intuitives grafisches Trainieren
2. Identifizieren mit Blue Locate
3. Defekte finden mit Red Analyze
4. Klassifizieren mit Green Classify
5. Lesen mit Blue Read
6. Das Beste aus beiden Welten
Lassen sich Aufgabenstellungen in der industriellen Bildverarbeitung durch die Formulierung von Regeln lösen, sind traditionelle Systeme meist die richtige Wahl. Sie stoßen jedoch oft an ihre Grenzen, wenn sich die zu prüfenden Objekte nicht ohne weiteres mit Regeln beschreiben lassen. Dieses Problem tritt bei der Kontrolle von Lebensmitteln, bei der Beurteilung von Löt- oder Schweißnähten und in vielen anderen Anwendungen auf. In diesen Fällen haben sich in den vergangenen Jahren Machine-Vision-Systeme auf Basis von Deep-Learning-Technologien als innovative Lösung etabliert. Die Anwendung von Deep-Learning-Methoden erforderte bislang ein solides Basiswissen in diesem Bereich. VisionPro Deep Learning von Cognex senkt die Einstiegshürde nun durch eine grafische Benutzeroberfläche und vereinfacht das Trainieren des neuronalen Netzwerks für Anwender.
Intuitives grafisches Trainieren
Die Werkzeuge von VisionPro Deep Learning werden, im Gegensatz zu traditionellen regelbasierten Bildverarbeitungsmethoden, mit Bildern trainiert. Die intuitive grafische Benutzeroberfläche von VisionPro Deep Learning stellt eine einfache Umgebung zur Kontrolle und Entwicklung von Anwendungen zur Verfügung und reduziert den Aufwand für das Sammeln von Bildern, das Trainieren des neuronalen Netzwerks und dessen Test an verschiedenen Bildsätzen erheblich.
Anwender und Anwenderinnen haben in VisionPro Deep Learning die Auswahl zwischen vier Tools zur Bildanalyse, die speziell für die Fabrikautomatisierung entwickelt wurden. Sie sind für Vision-Inspektionen in diesem Einsatzbereich optimiert und benötigen daher nur eine geringe Anzahl von Bildern, um ein schnelles Trainieren zu ermöglichen. Mit Blue Locate, Red Analyze, Green Classify und Blue Read lassen sich Anwendungen lösen, die für traditionelle regelbasierte Bildverarbeitungsansätze zu komplex sind.
Identifizieren mit Blue Locate
Das Tool Blue Locate ist für Aufgaben prädestiniert, bei denen Teile mit unterschiedlichem Erscheinungsbild erkannt oder gezählt werden müssen. Durch die robuste Auslegung identifiziert Blue Locate die gesuchten Merkmale auch auf unruhigem Hintergrund, auf kontrastarmen Teilen und sogar auf Teilen, die sich verbiegen, ihre Form verändern oder schlecht beleuchtet sind. Selbst bei Abweichungen der Perspektive, der Ausrichtung, der Helligkeit, des Glanzes oder der Farbe lokalisiert Blue Locate die von Musterbildern gelernten Teile zuverlässig. Aus diesen Gründen eignet sich Blue Locate unter anderem für den Einsatz in der automatisierten Montageüberprüfung.
Defekte finden mit Red Analyze
Müssen kleinste Fehler trotz vieler verschiedener Hintergründe und Oberflächentexturen von Teilen sicher gefunden werden, ist das Tool Red Analyze zur Defekterkennung und -segmentierung die richtige Wahl. Durch das Antrainieren von Beispielen guter und schlechter Teile ist es in der Lage, normale Abweichungen in Bezug auf das Aussehen zu tolerieren, Fehler, Verunreinigungen und andere Mängel jedoch sicher zu erkennen. Red Analyze kann auch verwendet werden, um variable Bereiche in einem Bild zu segmentieren. Beispiele dafür sind unter anderem Schweißnähte, geklebte oder lackierte Stellen, deren Abdeckung später mit traditionellen Bildverarbeitungstools gemessen wird, und Hintergrundmerkmale, die dynamisch aus dem Bild ausgeblendet werden, um andere Prüfungen zu vereinfachen.
Klassifizieren mit Green Classify
Das VisionPro Deep Learning-Tool Green Classify ist ein robuster Klassifikator, der verschiedene Objekttypen unterscheiden, Fehlertypen identifizieren und sogar gute und schlechte Teile klassifizieren kann. Nach dem Anlernen von gelabelten Bildern identifiziert Green Classify Objekte anhand ihrer gemeinsamen Merkmale wie Farbe, Textur, Material, Verpackung und Fehlertyp und teilt sie in Klassen ein. Dabei toleriert das Tool natürliche Abweichungen innerhalb derselben Klasse und unterscheidet zuverlässig akzeptable Varianten aus verschiedenen Klassen. Green Classify bewältigt selbst komplexe Klassifizierungsaufgaben sehr schnell und erfordert kein kompliziertes und zeitaufwändiges Programmieren.
Lesen mit Blue Read
Das Lesen und Erkennen von Schriften und Codes zählt zu den häufigsten Aufgaben von Bildverarbeitungssystemen. Häufig stellen dabei verformte, schiefe oder schlecht geätzte Zeichen eine echte Herausforderung dar, die durch den Einsatz von Blue Read gemeistert werden können. Das Tool nutzt eine trainierte Deep-Learning-Schriftenbibliothek und erkennt auf dieser Basis auch schwierige Zeichen.
Das benutzerfreundliche Graphic User Interface macht auch bei diesem Tool eine komplexe Programmierung überflüssig und reduziert die Entwicklungszeit dadurch drastisch: Anwender müssen lediglich den Zielbereich festlegen, die Zeichengröße einstellen und die Zeichen in den Bildern kennzeichnen. In nur wenigen Schritten kann das robuste Tool somit ohne Bildverarbeitungs- oder Deep-Learning-Kenntnisse antrainiert werden, um auch anwendungsspezifische Klarschrift zu lesen, die für herkömmliche OCR-Tools nicht zu dekodieren sind. Außerdem erkennt die optische Debug-Funktion falsch gelesene Zeichen, die dadurch leicht korrigiert werden können.
Das Beste aus beiden Welten
Vorteil von VisionPro Deep Learning ist die Verkettung der Tools. So lassen sich komplexe Probleme in kleinere Einzelschritte zerlegen, um die Optimierung des Projekts zu vereinfachen und die Anzahl der erforderlichen Trainingsbilder zu reduzieren. Eine weitere Eigenschaft der Software-Umgebung besteht darin, dass Entwickler durch die Kombination mit den regelbasierten Bibliotheken von VisionPro auf einfache Weise das beste Tool für die spezifische Aufgabe wählen können. Projekte können dazu zunächst in der Entwicklungsumgebung von VisionPro Deep Learning erstellt und anschließend in ein VisionPro-Projekt exportiert werden. So bieten VisionPro und VisionPro Deep Learning die Möglichkeit, das Beste aus beiden Welten miteinander zu verbinden. (ge)
Messe SPS 2021: Halle 7A, Stand 512
Weitere Details zur Lösung:
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