Deep Learning zugänglich und einfach zu bedienen

Damit können Anwender komplexe Inspektionen, wie die von Oberflächen, Schweiss-, Klebe- oder Lötstellen und Spritzgusswerkzeugen einfach durchführen und Anomalien erkennen. Vor allem dort, wo die Automatisierung mit regelbasierten Bildverarbeitungssystemen bisher nicht möglich war.
Um Unregelmässigkeiten bei der Qualitätskontrolle automatisiert zu erkennen, bietet SICK das Anomaly Detection Tool, welches auf dem 2D-Vision-Sensor InspectorP6xx integriert ist. Damit kann auf der Grundlage von realen Beispielen der Sensor trainiert werden, ohne spezifische Regeln aufstellen zu müssen. Zusätzlich können die Anwender auch herkömmliche regelbasierte Bildverarbeitungswerkzeuge, etwa für dimensionales Messen von Abständen, Durchmessern oder Winkellagen, zusammen mit Deep Learning zur Lösung der Anwendung verwenden.

Intuitiver Lösungsprozess auf dem Gerät
Mit dem Tool «Anomaly Detection» können Benutzer direkt auf dem Gerät Daten sammeln und beschriften, den Algorithmus trainieren, Daten auswerten und nicht zuletzt die Aufgabe ausführen. Das ermöglicht eine schnelle und einfache Lösung der Qualitätsaufgabe.
Mit Anomaly Detection können Anwender ihre Lösung nur auf der Grundlage fehlerfreier Referenzbilder – sogenannter IO-Bilder – trainieren. Dies ist vor allem dann von Vorteil, wenn während des Lösungsprozesses nur wenige schlechte Musterbeispiele zur Verfügung stehen. Darüber hinaus zeigt Anomaly Detection mit einer Heatmap an, wo sich der Fehler im Bild befindet. Das spart zusätzlich Zeit in der Qualitätskontrolle.

Test der Deep learning Software ohne Lizenzkosten
Die Deep Learning basierte Anomaly Detection kann auch für spezifische Anwendung getestet werden, bevor die für den Einsatz im Produktionsbetrieb erforderliche zusätzliche Lizenz erworben werden muss. Ausserdem können auch herkömmliche regelbasierte Bildverarbeitungstools zusammen mit Deep Learning eingesetzt werden, um die Anwendung zu lösen. Entwickler, die in der Entwicklungsumgebung SICK AppSpace arbeiten, können Zeit und Aufwand bei der Programmierung sparen, indem sie die SICK Nova Machine Vision Toolbox (Plug-in Konzept) nutzen, um ihre eigenen SensorApps anzupassen oder zu erstellen.
Bei Bedarf bietet SICK auch Dienstleistungen an, um Kunden bei der Machbarkeit, der Inbetriebnahme und dem Training von Deep-Learning-Modellen zu unterstützen.

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