PC‑basierte Vision‑Software für die komplexe und kundenspezifische Fertigung
Zentral entwickeln. Lokal anpassen. Auf jedem Cognex-System bereitstellen.
KI‑gestützte Vision‑Software für komplexe Anwendungen
Einheitliche Softwareplattform für alle In‑Sight‑Produkte
Setup and management software for DataMan barcode readers
Was ist Bildverarbeitungssoftware?
Wie unterscheiden sich PC-basierte Vision-Software und vollständig eingebettete Systeme?
PC-basierte Bildverarbeitungssoftware: Anwendungsfälle und Vorteile
Anwendungsfälle: Ideal für hochkomplexe Anwendungen wie fortschrittliche Qualitätsprüfung, Multikamera-Setups und Aufgaben, die eine leistungsstarke Verarbeitung erfordern, wie z. B. 3D-Prüfung, Fehlererkennung und Hochgeschwindigkeits-Produktionslinien.
Vorteile: Bietet hohe Flexibilität, Verarbeitungsleistung und Anpassungsoptionen, wodurch es sich für komplexe Anwendungen mit umfangreichen Datenverarbeitungs- und hochauflösenden Anforderungen eignet.
Vollständig integrierte Bildverarbeitungssysteme: Anwendungsfälle und Vorteile
Anwendungsfälle: Am besten geeignet für einfache Einzelkamera-Aufgaben wie Barcode-Lesen, einfache Fehlererkennung, Anwesenheitsprüfung und Verpackungsinspektion.
Vorteile: Diese kompakten, einfach zu installierenden und für bestimmte Anwendungen optimierten Systeme bieten eine schnellere Implementierung, einen geringeren Stromverbrauch und eine geringere Wartung – ideal für kostenkritische Umgebungen mit beengten Platzverhältnissen.
Regelbasierte Bildverarbeitungstools: Funktionsweise, Anwendungsfälle und Vorteile
Regelbasierte Bildverarbeitungstools folgen benutzerprogrammierten Schritt-für-Schritt-Anweisungen, um Bilder zu interpretieren und Entscheidungen zu treffen. Bildverarbeitungs-Ingenieure definieren üblicherweise die Regeln, die Merkmale oder Muster erkennen, basierend auf Kriterien wie Form, Farbe, Größe oder Position.
Anwendungsfälle: Ideal für vorhersagbare und konsistente Aufgaben wie Anwesenheits-/Abwesenheitsprüfung, einfache Messungen und Barcode-Lesen in kontrollierten Umgebungen.
Vorteile:
- Geschwindigkeit und Genauigkeit: Regelbasierte Systeme bieten eine schnelle Verarbeitung und hohe Genauigkeit, da sie auf vordefinierten Algorithmen basieren.
- Vorhersehbarkeit: Da das System strenge Regeln befolgt, ist sein Verhalten weitgehend vorhersehbar. Es liefert konsistente Ergebnisse bei Inspektionen mit wenig Variation.
- Stabilität in kontrollierten Umgebungen: Die regelbasierte Bildverarbeitung funktioniert gut in kontrollierten Umgebungen mit wenig Variationen und liefert zuverlässige Ergebnisse, wenn es sich um gleichbleibende Produkte und Bedingungen handelt.
KI-basierte Bildverarbeitungstools: Funktionsweise, Anwendungsfälle und Vorteile
KI-basierte Bildverarbeitungstools nutzen eine Datenbank mit Bilder, um zu „lernen“, wie man Entscheidungen trifft. Dieses Training ahmt die Art und Weise nach, wie Menschen lernen, und lässt die Tools präzise Entscheidungen treffen, ohne durch irrelevante Variationen überfordert zu werden oder eine spezifische Regel für jede Möglichkeit zu benötigen.
Anwendungsfälle: Ideal für Aufgaben mit hoher Variabilität wie Fehlererkennung, Montage-⁄Bestückungsüberprüfung, Objektklassifizierung und optische Zeichenerkennung, insbesondere wenn Funktionen mit herkömmlichen Regeln schwer zu definieren sind.
Nutzen:
- Flexibilität: Die KI-basierte Tools eignen sich hervorragend für die Anpassung an Veränderungen und die Erkennung subtiler Anomalien. Sie sind daher ideal für dynamische Umgebungen, in denen herkömmliche Methoden nicht funktionieren. Sie können komplexe Muster und Datenvariabilität bewältigen und ermöglichen eine hohe Präzision bei nuancierten Aufgaben.
- Benutzerfreundlichkeit: Für die Einrichtung dieser Tools sind keine professionellen Bildverarbeitungs-Programmierer erforderlich. Auf diese Weise wird die Implementierung einfacher.
- Effizienz: KI-basierte Tools können zwischen echten Fehlern und kosmetischen Variationen unterscheiden, ohne in jedem möglichen Szenario trainiert werden zu müssen, was die Prüfgeschwindigkeit und -genauigkeit verbessert.
Wie wird KI-gestützte Bildverarbeitungssoftware trainiert?
Ein KI-Bildverarbeitungssystem zur Erkennung von Objekten, Mustern oder Defekten zu trainieren, umfasst typischerweise folgende Schritte:
- Datenerfassung: Aufnehmgen von Bildern der Objekte, die Sie mit einer Bildverarbeitungskamera prüfen möchten.
- Labeln und Annotation: Kennzeichnung der Bilder mit relevanten Informationen (z. B. Defekt oder kein Defekt).
- AlgorithmusTraining: Die Software verwendet Bildverarbeitungsalgorithmen, um von den kommentierten Daten zu „lernen“, wodurch ein Modell erstellt wird, das relevante Merkmale oder Defekte identifizieren kann.
- Validierung: Testen des Modells anhand neuer Bilder, um seine Genauigkeit zu überprüfen.
- Implementierung: Nach dem Training wird die Software in der Produktionsumgebung bereitgestellt, wo sie durch laufende Datenerfassungen und Feedbacks kontinuierlich verbessert wird.
Was ist der Unterschied zwischen Software für computergestützte Bildverarbeitung und Software für industrielle Bildverarbeitung?
Sowohl die industrielle Bildverarbeitung als auch die computergestützte Bildverarbeitungssoftware analysieren Bilder, um Informationen zu extrahieren, Muster zu erkennen und die Entscheidungsfindung zu automatisieren, aber sie dienen verschiedenen Zwecken und arbeiten unterschiedlich.
- Anwendungsfälle: Bildverarbeitungssoftware wurde für die industrielle Fertigung entwickelt, für Inspektionen in der automatisierten Qualitäts- und Prozesskontrolle. Software für computergestützte Bildverarbeitung unterstützt jedoch eine breitere Palette von Anwendungen, die über industrielle Einstellungen hinausgehen.
- Betrieb: Bildverarbeitungssoftware wird oft direkt in Kameras oder spezialisierte Hardwaresysteme eingebettet, die für Fabrikumgebungen optimiert sind. Die Software für computergestützte Bildverarbeitung hingegen läuft normalerweise auf allgemeinen Computern oder cloudbasierten Systemen.
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