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Intelligent Inspection

2D-Machine-Vision-Lösung auf Basis von Deep Learning

Ihr Nutzen

  • Deep Learning löst komplexe Anwendungen im Bereich der industriellen Bildverarbeitung, an denen regelbasierte Tools scheitern
  • Reduziert Ausschuss und Reklamationen, steigert Zuverlässigkeit und Produktivität
  • Niedrige Gesamtbetriebskosten, weil Deep Learning auf dem Gerät selbst läuft
  • Schnelles, einfaches Einrichten von Anwendungen auf dem Gerät sowie optimierte Genauigkeit und Ausführungsgeschwindigkeit dank Training in dStudio von SICK
  • Benutzerfreundlich und schnell erlernbar
  • Kombination der Vorteile herkömmlicher regelbasierter Tools mit Deep Learning
  • Einfaches Erweitern und Anpassen von Funktionen möglich

Übersicht

2D-Machine-Vision-Lösung auf Basis von Deep Learning

Das Toolset Intelligent Inspection auf Basis von Deep Learning ermöglicht bei der Anomaliedetektion und Objektklassifizierung Ergebnisse, die mit regelbasierter industrieller Bildverarbeitung nicht möglich sind. Die Kombination eines beispielbasierten Ansatzes mit einer Schulung am Gerät und einer benutzerfreundlichen Oberfläche ebnet den Weg für eine vereinfachte Lösungsentwicklung. Die Tools zur Anomalie Detektion und zur Klassifizierung stellen sicher, dass die geprüften Objekte Qualitäts- und Sortieranforderungen erfüllen. So lässt sich der Ertrag steigern, Ausschuss reduzieren und die Kundenzufriedenheit steigern. Alle herkömmlichen regelbasierten Bildverarbeitungssoftware-Tools des Toolset Quality Inspection sind enthalten.

Auf einen Blick
  • Inspektion mit Deep Learning
  • Tools zur Anomaliedetektion und Klassifizierung
  • Läuft auf unterstützten SICK Vision-Sensoren
  • Labeling, Training, Evaluierung auf dem Gerät oder in dStudio
  • Webbasierte Benutzeroberfläche
  • Regelbasierte Softwaretools im Lieferumfang enthalten
  • Plug-in-Support für SICK Nova Tools

 

Artificial Intelligence Teaser Box Image
Artificial Intelligence Teaser Box Image

Industrielle künstliche Intelligenz

Das volle Potenzial intelligenter Sensoren mit Deep-Learning-Lösungen ausschöpfen

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Vorteile

Industrielle Bildverarbeitung, die über traditionelle Bildverarbeitung hinausgeht

Tool zur Anomaliedetektion

Die Tool zur Anomaliedetektion eignet sich im Bereich industrieller Bildverarbeitung für komplexe Anwendungen – besonders für solche, bei denen Fehler vorab nicht exakt definierbar sind. Zu den Einsatzbereichen des Tools gehören die Inspektion von Oberflächen, von geschweißten, geklebten oder gelöteten Teilen sowie die Inspektion von Spritzgusswerkzeugen.

Es ist ausreichend nur mit fehlerfreien Bildern einzulernen und anschließend können mithilfe des Tools fehlerhafte von fehlerfreien Objekten unterschieden werden. Der erkannte Fehler wird dann auf einer Anomalie-heatmap dargestellt. Das steigert Produktqualität und Produktivität und reduziert Ausschuss.

Das Anomalie-Tool ermöglicht eine schnelle und einfache Einrichtung der Anwendung auf dem Gerät. Hierbei können bis zu 100 Bilder direkt auf dem Gerät eingelernt werden. Alternativ ist dieses Einlernen auch mit der Software SICK AppEngine als Emulator möglich.

Klassifizierungstool

Mithilfe des Klassifizierungstools des Toolset Intelligent Inspection lassen sich optisch ähnliche Objekte leicht voneinander unterscheiden und klassifizieren. Das Tool eignet sich für komplexe Klassifizierungs- und Sortieraufgaben im Zusammenhang mit verformbarem, variablem, organischem und reflektierendem Material. Das Tool ist für die Verifizierung von Baugruppen und die Fehlerklassifizierung sehr praktisch.

Das Klassifizierungstool wird mit ähnlichen Bildern von allen Klassen angelernt und liefert als Ergebnis die Objektklasse, die im Bild erkannt wurde.

Die Bilderfassung und die Ausführung des Tools erfolgt auf dem Gerät. Um die Genauigkeit und Ausführungsgeschwindigkeit zu optimieren, erfolgen die Kennzeichnung, das Anlernen und die Auswertung mit SICK dStudio. Mit SICK dStudio ist es möglich, mehr als 100 Bilder anzulernen.

Reduziert Ausschuss und Reklamationen, steigert Zuverlässigkeit und Produktivität

Schnelles, einfaches Einrichten von Anwendungen auf dem Gerät sowie optimierte Genauigkeit und Ausführungsgeschwindigkeit dank Training in dStudio von SICK

Beim Tool zur Anomaliedetektion läuft der gesamte Prozess der Anwendungserstellung auf dem Gerät selbst ab. Beim Klassifizierungstool hingegen erfolgen die Kennzeichnung, das Einlernen und die Auswertung mithilfe von dStudio.

Kombiniert die Vorteile herkömmlicher regelbasierter Tools mit Deep Learning

Das Toolset Intelligent Inspection läuft auf InspectorP6xx 2D-Vision-Sensoren und trägt zur schnellen und einfachen Erstellung von Anwendungen auf dem Gerät bei. Gleichzeitig wird dank des Trainings in SICK dStudio die Genauigkeit, sowie die Ausführungsgeschwindigkeit optimiert.
Herkömmliche regelbasierte Tools des Toolset Quality Inspection für industrielle Bildverarbeitung sind enthalten. So sind die Vorteile des vorhandenen Tools in Verbindung mit Deep-Learning-Funktionen nutzbar.
Mithilfe der Nova-Plug-in-Tools, die im SICK AppPool verfügbar sind, können die Funktionen erweitert werden. Alternativ können mit der Nova-Plug-in-Schnittstelle von SICK einfach benutzerdefinierte Plug-in-Tools erstellt werden.

Unterstützte Produkte

Produktfamilien
Produkte

Anwendungen

Technischer Überblick

 
  • Technische Daten im Überblick

    Technische Daten im Überblick

    Aufgabenstellung

    Trainieren neuronaler Netze zur Klassifizierung von Bildern

    Anwesenheitsinspektion

    Qualitätsinspektion

    Klassifizierung

    Anomalieerkennung

    Messen, 2D

    Technologie

    Klassifikation von Bildern auf Basis künstlicher neuronaler Netze

    2D Snapshot

    Bildanalyse

    Deep Learning

    Sprache

    Englisch

    Deutsch

    Französisch

    Italienisch

    Spanisch

    Japanisch

    Koreanisch

    Chinesisch

    Unterstützte Produkte

    InspectorP-Serie

    SIM1012

    SIM1004

    SIM2000

    SIM2500

    SIM4000

    SICK AppEngine

    InspectorP61x

    InspectorP62x

    InspectorP63x

    InspectorP64x

    InspectorP65x

    SIM2x00 + picoCam2 / midiCam2

    Minimale Bildschirmauflösung1.366 px x 768 px
    Unterstützte BrowserGoogle Chrome (Version 80 oder höher)
Alle technischen Daten finden Sie beim Einzelprodukt

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