Lösungen mit künstlicher Intelligenz – die wahre Kraft der Automatisierung

Konzentrieren Sie sich auf das große Ganze. Wir liefern Ihnen mit vielen Anwendungen der KI den Schlüssel zum Eintritt in eine neue Ära der Sensorintelligenz. Damit bekommen Sie die Möglichkeit, anspruchsvollere Aufgaben zu lösen, sich schnell an veränderte Bedingungen anzupassen, einfacher Muster zu erkennen – schneller und zuverlässiger als je zuvor. Wertvolle Daten werden von unseren Sensoren gesammelt und von unseren Algorithmen interpretiert. Konzentrieren Sie Ihre Ressourcen und optimieren Sie so Ihre Arbeitsabläufe.

Deep Learning ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz. Dabei ahmen Computer menschliche Entscheidungs- und Problemlösungsprozesse nach. Unsere Deep-Learning-Lösungen helfen Ihnen, präziser, flexibler und letztlich erfolgreicher zu sein. Wir geben Ihnen den Schlüssel zum bestmöglichen Nutzen für Ihre technischen Herausforderungen.

Flaschenreinigungsmaschinen in der Getränkeindustrie müssen erkennen, ob sie neues oder zurückgegebenes Glas reinigen. Die Auswahl des entsprechenden Programms erfolgte bisher manuell, um mögliche Ausfallzeiten zu vermeiden. Durch den Einsatz der 2D-Vision-Kamera InspectorP62x in Kombination mit der Intelligent Inspection SensorApp wird nun die Klassifizierung von Flaschen in Neu- oder Altglas im Einlaufbereich der Reinigungsmaschine einfach automatisiert durchgeführt.

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Natürlich gewachsene Produkte sind mit herkömmlicher regelbasierter maschineller Bildverarbeitung nur schwer zu klassifizieren. Die Deep-Learning-Technologie eignet sich gut für die Klassifizierung der Jahresringstruktur in der Holzindustrie. Mit der 2D-Vision-Kamera InspectorP62x in Kombination mit der Intelligent Inspection SensorApp gelingt das Ausrichten von Holzplatten in einem automatisierten Prozess für höchstmöglichen Ertrag.

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Fensterjalousien werden mit Schaumstoff gefüllt, um Geräusche zu reduzieren, die z. B. durch Regen verursacht werden. Die Ausdehnung des Schaums während des Herstellungsprozesses kann unvollständig sein, was eine visuelle Inspektion der Schnittflächen erforderlich macht. Mit dStudio und einigen repräsentativen Lernbildern ist es ein Leichtes, ein neuronales Netz zu erstellen, das einen SICK-Sensor für diese Aufgabe befähigt. Die Software lernt auf menschenähnliche Weise, selbstständig zwischen einer homogenen Schaumfüllung und einer unvollständigen Füllung an der Schnittfläche zu unterscheiden.

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Stark reflektierendes Material ist eine echte Inspektionsherausforderung für herkömmliches, regelbasiertes maschinelles Sehen. Deep Learning ist für diese Art von Anwendungen geeignet, bei denen die Objekte glänzend sind und einige natürliche Abweichungen aufweisen. Zu montierende Teile können fehlen oder falsch platziert sein, wie z. B. Schraubengewinde bei der Montage eines Produkts. Die Klassifizierung von montierten Teilen mit glänzender Oberfläche kann durch die Verwendung einer InspectorP62x-Kamera zur Bilderfassung zusammen mit der Intelligence Inspection SensorApp erfolgen.

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Objekte mit geringen Unterschieden innerhalb einer Klasse sind mit herkömmlichem, regelbasiertem maschinellen Sehen nur schwer zu differenzieren. Deep Learning ist gut geeignet, um die genaue Lage von Fischen auf dem Förderband zu erkennen und zu klassifizieren. Mit der InspectorP62x 2D-Vision-Kamera in Kombination mit der Intelligent Inspection SensorApp ermöglicht das Erkennen der exakten Position eine genaue und automatisierte Verarbeitung der Fische.

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Das SICK AppSpace Eco-System bietet Ihnen die Möglichkeit, Ihre eigene SensorApp zu erstellen, die genau Ihren Anforderungen entspricht. Sie können zum Beispiel eine SensorApp erstellen, die in einem homogenen Schüttgut nach Fremdkörpern sucht. Deep Learning ermöglicht Ihnen nicht nur die Lösung eines solchen spezifischen Anwendungsfalls. Geben Sie Ihre Lösung einfach weiter. So kann Ihr Endkunde, Ihre Lösung einfach an jede ähnliche Anwendung anpassen.

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Die Inspektion von Lötstellen kann schwierig sein. Faktoren wie Oberflächenreflexionen und eine große Varianz des visuellen Erscheinungsbildes sind eine große Herausforderung. Wenn Sie anhand von Beispielbildern erklären können, wonach zu suchen ist, liefert Deep Learning nicht nur hohe Erkennungsgenauigkeiten, sondern erleichtert und beschleunigt auch die Entwicklung Ihrer Lösung erheblich. Mit dStudio und repräsentativen Lernbildern ist es ein Leichtes, ein neuronales Netz zu erstellen, das einen SICK-Sensor für diese Aufgabe befähigt.

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dStudio

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