KI und Vision Deep Learning unterstützt intelligente Inspektionslösungen

Von Andreas Leu

Sick hat seine innovative und einfach zu bedienende Intelligent Inspection Deep Learning SensorApp für die gesamte InspectorP6xx-Familie von 2D-Vision-Sensoren freigeschaltet.

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Komplexe Sortier- und Qualitätsprüfungsaufgaben lösen mit der Intelligent Inspection Deep Learning SensorApp.
Komplexe Sortier- und Qualitätsprüfungsaufgaben lösen mit der Intelligent Inspection Deep Learning SensorApp.
(Bild: Sick)

Die Sick Intelligent Inspection Deep Learning SensorApp kann ab sofort direkt auf allen InspectorP6xx-Vision-Kameras ausgeführt werden. Sie ist als nahtlose Erweiterung der vorinstallierten Quality Inspection Sensor­App auf allen InspectorP6xx-Kameras verfügbar. Durch die Kombination von traditioneller maschineller Bildverarbeitung für die Qualitätsinspektion mit einer leistungsstarken erweiterten Deep-Learning-Funktion eröffnet Intelligent Inspection Anwendern neue Möglichkeiten zur Automatisierung anspruchsvoller Prüfaufgaben, die bisher nicht möglich waren.

Bildverarbeitungsklassifizierungen mit künstlicher Intelligenz können jetzt einfach eingerichtet und über das gesamte Portfolio der Sick-InspectorP6xx-Vision-Sensoren ausgeführt werden. Der neu vorgestellte, ultrakompakte InspectorP61x ist der derzeit kleinste Vision-Sensor, bei dem Deep Learning direkt im Gerät läuft. Die Möglichkeiten zur intelligenten Inspektion erstrecken sich bis hin zum robusten InspectorP65x mit seiner besonders hohen Auflösung und seinem erweiterten Sichtfeld.

Praktische und erschwingliche KI-Klassifikation

Applikationen, für die es bisher sehr schwierig war, gleichbleibend robuste und wiederholbare Qualitätsprüfungen zu erreichen, können nun mit der Sick Intelligent Inspection SensorApp mit hoher Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit gelöst werden. Damit werden auch komplexe Bildverarbeitungsaufgaben praktikabel und erschwinglich. Hierzu zählen unter anderem die Überprüfung der Ausrichtung von Holzprofilen durch Erkennung der Jahresringstruktur, die Inspektion stark reflektierender Oberflächen, wie z. B. Baugruppen mit Metallteilen, die Klassifizierung von Objekten mit geringen Unterschieden innerhalb einer Klasse, wie z. B. Lebensmittel, oder die Prüfung der Integrität von Lot in oberflächenmontierten Baugruppen.

Fredrik Nilsson, Leiter der Business Unit Machine Vision bei Sick, erklärt: «Durch die Erweiterung der Intelligent Inspection SensorApp auf alle InspectorP6xx-Kameras von Sick können Anwender den besten Vision-​Sensor für die jeweilige Inspektionsaufgabe auswählen und dann nahtlos komplexe Vi­sion-Inspektionen mit künstlicher Intelligenz umsetzen. Anwender werden in der Cloud durch einen intuitiven Prozess geführt, der dem System beibringt, Gut- und Schlechtbeispiele mithilfe der speziell optimierten neuronalen Netze von Sick zu erkennen.»

Intuitiver Schritt-für-Schritt-Prozess

Mit dem Intelligent-Inspection-Bilderfassungstool sammeln Anwender zunächst Beispielbilder ihres Produkts unter realen Produktionsbedingungen. Diese laden sie dann einfach in den cloudbasierten Trainingsdienst dStudio von Sick hoch. In einem schrittweisen Prozess trainieren und bewerten sie mit diesem Tool ein neuronales Netz, das die Anforderungen der Inspektionsaufgabe erfüllt. Bei Bedarf können dann weitere Bilder hinzugefügt und ausgewertet werden, um das Ergebnis weiter zu perfektionieren.

Sobald der Anwender mit dem Ergebnis zufrieden ist, überträgt er das individuell trainierte neuronale Netz auf die Sick-InspectorP6xx-Kamera. Hier kann es selbstständig Entscheidungen treffen, ohne dass eine weitere Cloud-Anbindung erforderlich ist. Die Bildinferenz wird direkt im Gerät durchgeführt – ein zusätzlicher PC ist also nicht erforderlich. Da das Systemtraining in der Cloud stattfindet, ist auch keine separate Trainingshardware oder -software erforderlich. Dies spart Zeit und Kosten bei der Implementierung.

«Da die Sick Intelligent Inspection Sensor­App direkt auf den Sick-InspectorP6xx-Vi­sion-Sensoren läuft, wird keine zusätzliche Hardware benötigt», sagt Anders Gibeck, Produktmanager 2D Machine Vision bei Sick. «So ist der Anwender in der Lage, komplexe Vision-Inspektionen zu deutlich geringeren Betriebskosten umzusetzen. Zudem kann er jetzt darüber nachdenken, die Sortierung und Qualitätsprüfung von solchen Produkten oder Waren zu automatisieren, die sich bislang als zu schwierig für regelbasierte Vi­sion-Systeme erwiesen haben.»

Da Anwender ein neuronales Netz anhand von realen Beispielen trainieren können, sind sie in der Lage, die Eignung der Deep-Learning-Klassifikation für ihre Anwendung zu testen, bevor sie die zusätzlich erforderliche Lizenz erwerben. Alternativ können sie auch traditionelle regelbasierte Bildverarbeitungswerkzeuge zusammen mit Deep Learning zur Lösung von Anwendungen einsetzen.

Entwickler, die im AppSpace von Sick arbeiten, haben die Möglichkeit, durch die Anbindung an die Sick Nova Machine-Vision-​Toolbox Zeit und Aufwand für die Codierung sparen, um ihre eigenen SensorApps anzupassen oder zu erstellen.

Sick-Inspector-P6xx-Vision-Sensoren

Die vielseitigen, konfigurierbaren und programmierbaren 2D-Vision-Sensoren der Serie InspectorP6xx von Sick sind auf einfache Bedienung und Vielseitigkeit ausgelegt – unabhängig von der jeweiligen Applikation. Vom winzigen InspectorP61x und von dem kompakten P62x bis hin zum robusten InspectorP65x bieten die vielseitigen Inspector­P6xx-Vision-Sensoren abgestufte Leistungsklassen und passende Reichweiten für jede Anwendung. Alle InspectorP6xx-Sensoren zeichnen sich durch hochwertige Objektive und eine leistungsstarke Onboard-LED-Beleuchtung aus. Die Sick Quality Inspection SensorApp ist vorinstalliert – und die vielseitige AppSpace-Softwareplattform von Sick bietet zusätzliche Unterstützung.

Die Sick-Inspector-P6xx-Familie setzt auf Bedienkomfort für Einsteiger und Experten sowie auf die Flexibilität der skalierbaren Onboard-Software. Dadurch eignet sie sich zur Lösung vielfältiger 2D-Bildverarbeitungsapplikationen. Mit der Intelligent Inspection SensorApp haben Anwender jederzeit die Möglichkeit, Deep-Learning-Klassifikationen als Erweiterung ihrer bestehenden Qualitätsprüfungen auszuprobieren, bevor sie sich für den Kauf einer Lizenz entscheiden.

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