Wichtige Erkenntnisse
Hier ein kurzer Überblick darüber, wie innovative Bildverarbeitungs- und KI-Lösungen Ergebnisse für moderne Hersteller und Logistikteams erzielen:
- Edge Learning: Geräteinterne Prozesse, erfordert minimale Schulung und eignet sich ideal für schnelle, einfache Prüfungen.
- Deep Learning: Bewältigt komplexe Anwendungen mit großen Datensätzen und fortschrittlichen neuronalen Netzwerken.
- KI-gestützte Bildverarbeitung: Erkennt subtile Mängel und optimiert die Qualitätskontrolle mit minimaler Programmierung.
- Benutzerfreundlichkeit: Vereinfacht das Lesen von Etiketten und die Einrichtung der Prüfung mit natürlicher Sprachverarbeitung.
- Wettbewerbsvorteil: Kombiniert KI und Bildverarbeitung, um Automatisierung und betriebliche Effizienz zu verbessern.
KI erweitert die regelbasierte Bildverarbeitung um eine bildbasierte Analyse. Wenn ein Computer (oder ein Bildverarbeitungssystem) ein Bild erhält, vergleicht die KI-gestützte Software dieses Bild mit einer Datenbank, die aus „guten“ und „schlechten“ Referenzbildern besteht, und gibt ein Ergebnis aus. Dieser Prozess des Lernens, Muster zu erkennen und aus kommentierten Bildern Informationen abzuleiten, ermöglicht es Computern, Mängel bei der Unterscheidung zwischen zulässigen und nicht zulässigen Anomalien in den zu prüfenden Objekten zu erkennen.
Darüber hinaus nutzen Bildverarbeitungslösungen, die in KI-Technologie eingebettet sind, die Verarbeitung natürlicher Sprache, um Etiketten auf Bildern zu lesen und zu interpretieren, im Gegensatz zu regelbasierten Ansätzen, die umfangreiche Programmierung und erhebliches technisches Fachwissen erfordern. Dies ermöglicht es einer breiteren Basis von Anwendern, die Vorteile von KI für die Fabrikautomation zu nutzen. Zwei führende Technologien im Bereich KI – Edge Learning und Deep Learning – tragen zu einer einfacheren Automatisierung bei.
Edge Learning – Edge Learning ist eine KI-Technologie, die auf Benutzerfreundlichkeit ausgelegt ist. Die Verarbeitung erfolgt direkt geräteintern oder „at the edge“ (an der Peripherie) mit einer Reihe von vortrainierten Algorithmen. Die Technologie ist einfach einzurichten und erfordert kleinere Bildsätze (lediglich 5 bis 10 Bilder) und kürzere Trainingszeiten als herkömmliche Deep-Learning-basierte Lösungen. Da keine Fachkenntnisse erforderlich sind, können auch Laien in der Bildverarbeitung Edge-Learning-Tools trainieren und innerhalb von Minuten Prüfungsergebnisse erhalten.
Deep Learning – Deep Learning ist eine KI-Technologie, die für die Automatisierung komplexer und in hohem Maße benutzerdefinierter Anwendungen entwickelt wurde. Die Verarbeitung erfolgt über einen Grafikprozessor (GPU), der es dem Anwender ermöglicht, aus großen, detaillierten Bildsätzen (Hunderte bis Tausende von Bildern) anspruchsvolle neuronale Netzwerke zu erstellen. Mithilfe dieser neuronalen Netzwerke analysiert Deep Learning schnell und effizient große Bildmengen, um subtile, variable Defekte zu erkennen.
In unten stehenden Infografik erfahren Sie mehr über diese Technologien und wie KI eingesetzt wird, um Herstellern einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.