<img alt="" src="https://secure.leadforensics.com/11743.png" style="display:none;">

Vorteile von Deep Learning für Industrielle Automatisierung


Willkommen zu dieser Blogreihe zum Thema Deep Learning für Bildverarbeitung. In diesem ersten Blog werden wir die Vorteile des Einsatzes von Deep Learning in Verbindung mit Vision-Systemen zur Automatisierung industrieller Prozesse untersuchen.

Beginnen wir mit der Identifizierung einiger Schlüsselbegriffe.

Deep Learning vs. Machine Learning

Dies ist eine Schlüsselfrage in der Bildverarbeitung: Was ist der Unterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning?

Als nächster Schritt der künstlichen Intelligenz (KI) wird Machine Learning durch Systeme definiert, die mit minimaler menschlicher Interaktion funktionieren im Vergleich zu herkömmlichen Standardcomputern. Deep Learning ist dann wiederum eine Weiterentwicklung von Machine Learning, das sich auf Systeme bezieht, die neuronale Netze verwenden, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind, um Schlussfolgerungen zu ziehen.


Wenn man an die industrielle Automatisierung denkt, reduziert Machine Learning die Notwendigkeit menschlicher Eingriffe, während Deep Learning einen Schritt weiter geht und den Schwerpunkt darauf legt menschliche Eingriffe vollständig zu vermeiden. Natürlich wird es wahrscheinlich immer ein gewisses Maß an menschlichem Eingreifen geben, aber dieser Punkt unterstreicht einen der zentralen Unterschiede zwischen den beiden Begriffen.

image-png-Jul-09-2021-05-59-26-40-PM

Industry 4.0: Deep Learning ist eine Säule des aktuellen Zeitalters des individuellen Wachstums und ermöglicht die Automatisierung von untergeordneten Aufgaben und spart somit Zeit und Geld.

Der Hauptunterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning besteht darin, dass Machine Learning weniger Rechenleistung aber mehr menschliche Interaktion erfordert und bei Deep Learning verhält es sich genau andersherum.

Deep Learning in Bildverarbeitungssystemen

In Kombination mit Bildverarbeitungssystemen kann Deep Learning zu ziemlich spektakulären Ergebnissen führen. Mit hochwertigen Kameras, Objektiven und leistungsstarken eingebetteten Systemen in Kombination mit der branchenführenden Bildverarbeitungssoftware Matrox Imaging Library (MIL) und Matrox Design Assistant (DA) haben Sie ein leistungsstarkes und dynamisches Deep-Learning Bildverarbeitungssystem in Ihren Händen.

Im Kontext industrieller Automatisierungslösungen kann ein Deep Learning Machine Vision System die Geschwindigkeit in Fabriken, Produktionslinien und Qualitätskontrollprozessen (QC) dramatisch erhöhen, indem es unvermeidbare Spielräume für menschliche Fehler beseitigt und mehr Zeit für den Anwender freisetzt, um sich anderen Problemen zu widmen.

image-png-Jul-09-2021-06-00-00-86-PM

Die Kombination von Deep Learning mit der neuesten Bildverarbeitungstechnologie kann zu einer äußerst effektiven Fehleerkennung in industriellen Umgebungen führen

Dies verlagert die Arbeitsbelastung von Datenwissenschaftlern und Ingenieuren von der laufenden Analyse (wie bei traditioneller maschineller Bildverarbeitung und bis zu einem gewissen Grad auch bei Machine Learning) hin zur Vorbereitung in Form von Kalibrierung und Datensatzerfassung, um das Convolutional Neural Network (CNN) zu trainieren.

Deep Learning Datensätze für Bildverarbeitung

Im Kontext von Deep Learning sind ein Datensatz die Daten, die wir verwenden, um ein Modell zu trainieren. Bevor Sie mit Ihrer Deep-Learning Anwendung loslegen können müssen Sie einige grundlegende Vorbereitungen treffen und alles beginnt mit Ihrem Datensatz.

Dabei handelt es sich um eine Sammlung von Stichproben der Daten, die die für Ihre Anwendung erforderlichen Funktionen enthalten. Diese Beispiele werden für Training und Validierung verwendet und sollten so viele Darstellungen (gute und schlechte) des Objekts wie möglich enthalten.

In jedem Deep Learning Bildverarbeitungsprojekt besteht der Zweck dieser Daten darin, das faltende neuronale Netzwerk (CNN) zu trainieren, um Schlussfolgerungen zu ziehen, die mit dem Zweck Ihrer Absichten übereinstimmen und diese Entscheidungen dann mit weiteren Daten aus dem Set zu testen und zu validieren.

Wie viele Daten werden für einen Deep Learning Datensatz benötigt?

Die Datenmenge, die Sie sammeln möchten, hängt von der Komplexität des abzubildenden Objekts und der Anzahl möglicher Variablen ab.

Wenn Sie beispielsweise ein System zu Erkennung von Lackfarben auf Automobilen entwerfen müssen Sie Variablen für Farbe, Oberflächenbehandlung, Beleuchtung usw. Berücksichtigen

Wenn die Anwendung jedoch noch komplexer ist, zum Beispiel ein Deep Learning Bildverarbeitungssystem für ein autonomes Automobilprojekt, müssen viele weitere Faktoren berücksichtigt werden.

image-png-Jul-09-2021-06-00-34-45-PM

Datensätze, die für Deep Learning in Straßenverkehrsumgebungen verwendet werden müssen, so streng wie möglich geprüft werden.

Ein selbstfahrendes Auto muss objektive und subjektive Anzeichen und Gefahren in Echtzeit objektiv klassifizieren und darauf reagieren, sodass der Datensatz durchaus in die Zehntausende gehen kann.

Es liegt an Ihnen als Datenwissenschaftler, zu entscheiden, wie viele Daten Sie in Ihren Datensatz aufnehmen möchten, aber der entscheidende Punkt ist, dass je mehr Daten Sie dem Modell präsentieren, desto geringer ist die Wahrscheinlichkeit, dass später Fehler gemacht werden – und in den Schuhen eines OEMs oder Systemintegrators könnte dies den Unterschied zwischen dem Erfolg und dem Durchbruch Ihres Deep Learning Bildverarbeitungsprojekts ausmachen.

Deep Learning Bildverarbeitungsanwendungen

Branchen, die von der Anwendung von Deep Learning auf Ihre Bildverarbeitungssysteme für die industrielle Automatisierung profitieren können, sind diejenigen, die die Kernvorteile von Deep Learning nutzen: Klassifizierung, Identifizierung, Lesen und Erkennen.

image-png-Jul-09-2021-06-01-25-42-PM

Deep Learning zeichnet sich durch die industrielle optische Zeichenerkennung aus (OCR).

Wie bei den Datensätzen gilt: Je einfacher das abzubildende Objekt ist, desto einfacher lässt sich Deep Learning implementieren. Das Sortieren von Obst funktioniert beispielsweise sehr gut – Schönheitsfehler sind leicht zu erkennen und so kann die Automatisierung des Übergabe- oder Aussortierprozesses viel Zeit sparen.


image-png-Jul-09-2021-06-01-47-23-PM 

Äpfel sortieren mit Deep Learning.

Auch Branchen, die als Alleinstellungsmerkmal auf Automatisierung setzen, beispielsweise autonome Fahrzeuge, können von Deep Learning stark profitieren.

Modernste Deep Learning Lösungen von ClearView Imaging

Bleiben Sie auf dem Laufenden über diese Blog-Reihe, während wir uns weiterhin mit Deep Learning und einer Vielzahl von Bildverarbeitungskontexten beschäftigen.

Ob Sie OEM, Systemintegrator, Ingenieur oder Endanwender sind, in unserem umfassenden Angebot an Bildverarbeitungsprodukten finden Sie die besten Komponenten auf dem Markt.

Weiterlesen

MASCHINENVISION GIBT COMPUTERN DIE KRAFT ZU SEHEN

Mit Machine Vision können Computer Barcodes, Datenmatrixcodes, direkte Teilemarkierungen, optische Zeichenerkennung und optische Zeichenüberprüfung lesen – Erfahren Sie hier mehr über die Computer Vision-Technologie

Erfahren Sie mehr
machine-vision-strip-cta.png