Machine-Vision-Portfolio und Live-Demos
MVTec Software zeigt sein Machine-Vision-Angebot auf der Hannover Messe. Im Fokus stehen dabei die Produkte Halcon und Merlic. Einen Schwerpunkt bilden zudem Deep-Learning-Funktionen auf Basis von künstlicher Intelligenz.
Deep Learning
Eine Live-Demo soll zeigen, wie Deep-Learning-Technologien in Halcon 17.12 die Identifikation von Objekten mittels optischer Zeichenerkennung (OCR) optimieren können. Zudem wird im Rahmen der Demonstration präsentiert, wie sich Gegenstände präzise klassifizieren lassen. Außerdem zeigt die Demo die zielsichere und robuste Defekterkennung bei Tabletten. Besucher, die sich für Machine-Vision-Lösungen interessieren, erfahren, wie einfach und schnell sich standardisierte Deep-Learning-Funktionen im eigenen Unternehmen nutzen und Convolutional Neural Networks (CNNs) mit vertretbarem Aufwand selbst trainieren lassen. Die Firmen benötigen hierfür keine hochspezialisierten Fachkräfte mit tiefgreifenden Machine-Vision-Kenntnissen und sparen überdies Zeit sowie Kosten bei der Programmierung ein.
Merlic: Erkennung verschiedenster Schrifttypen
Eine weitere Live-Demo gibt es zur Software Merlic, mit der Machine-Vision-Applikationen erstellt werden können. Die Demo zeigt, wie die Software auf einer Smartkamera von Adlink läuft. Dabei werden mittels Deep-Learning-basierten OCR-Funktionen in Sekundenbruchteilen exakt verschiedene Schrifttypen auf Verpackungen, wie etwa Haltbarkeitsdaten oder Chargennummern, erkannt. Zudem können Standbesucher sehen, wie Merlic mit einer speicherprogrammierbaren Steuerung (SPS) zusammenarbeitet und wie sich auf einer mobilen Plattform das Remote Frontend visualisieren lässt. @print Kontakt News:MVTec Software GmbH @print Kontakt News:Halle 17, Stand E42/6
MVTec Software zeigt sein Machine-Vision-Angebot auf der Hannover Messe. Im Fokus stehen dabei die Produkte Halcon und Merlic. Einen Schwerpunkt bilden zudem Deep-Learning-Funktionen auf Basis von künstlicher Intelligenz.
Deep Learning
Eine Live-Demo soll zeigen, wie Deep-Learning-Technologien in Halcon 17.12 die Identifikation von Objekten mittels optischer Zeichenerkennung (OCR) optimieren können. Zudem wird im Rahmen der Demonstration präsentiert, wie sich Gegenstände präzise klassifizieren lassen. Außerdem zeigt die Demo die zielsichere und robuste Defekterkennung bei Tabletten. Besucher, die sich für Machine-Vision-Lösungen interessieren, erfahren, wie einfach und schnell sich standardisierte Deep-Learning-Funktionen im eigenen Unternehmen nutzen und Convolutional Neural Networks (CNNs) mit vertretbarem Aufwand selbst trainieren lassen. Die Firmen benötigen hierfür keine hochspezialisierten Fachkräfte mit tiefgreifenden Machine-Vision-Kenntnissen und sparen überdies Zeit sowie Kosten bei der Programmierung ein.
Merlic: Erkennung verschiedenster Schrifttypen
Eine weitere Live-Demo gibt es zur Software Merlic, mit der Machine-Vision-Applikationen erstellt werden können. Die Demo zeigt, wie die Software auf einer Smartkamera von Adlink läuft. Dabei werden mittels Deep-Learning-basierten OCR-Funktionen in Sekundenbruchteilen exakt verschiedene Schrifttypen auf Verpackungen, wie etwa Haltbarkeitsdaten oder Chargennummern, erkannt. Zudem können Standbesucher sehen, wie Merlic mit einer speicherprogrammierbaren Steuerung (SPS) zusammenarbeitet und wie sich auf einer mobilen Plattform das Remote Frontend visualisieren lässt. @print Kontakt News:MVTec Software GmbH @print Kontakt News:Halle 17, Stand E42/6
MVTec Software GmbH
Dieser Artikel erschien in 07 (zur Hannover Messe) 2018 - 05.04.18.Für weitere Artikel besuchen Sie
