Ready - Steady - AI.go
Deep-Learning-Kamera für Praktiker und Einsteiger
Die Vision Cam AI.go von Imago Technologies ermöglicht Einsteigern und Praktikern den einfachen Einstieg in Deep Learning. Im Formfaktor einer Standardkamera erhält man eine schlüsselfertige Deep-Learning-Lösung inkl. Anwendersoftware, die innerhalb kürzester Zeit mit 20 bis 30 Bilder trainiert und startbereit ist.
Bild: Imago Technologies GmbHWie gut eine Deep Learning Anwendung arbeitet, hängt vom ausgewählten Neuronalen Netzwerk ab, sowie der Zuordnung der Bilder zu Bildklassen (Annotation).
Bild: ©sdecoret/stock.adobe.com / Imago Technologies GmbH
In wenigen Minuten betriebsbereit
Ein konkretes Beispiel für den Einsatz der Deep Learning Kamera ist die Sortierung auf einem Fließband von drei Mechanikbaugruppen, die sich danach auf drei Fließbänder verteilen sollen. Die Vision Cam AI.go mit integriertem Objektiv und LED-Beleuchtung wird montiert und ein Sensor zur Erfassung der Baugruppe angeschlossen. Nun lässt man die erste Baugruppe mehrfach über das Fließband laufen und bringt der Kamera so bei, dass es sich um Bilder der Baugruppe eins handelt; 20 bis 30 Bilder sind dabei völlig ausreichend. Nach dem gleichen Schema verfährt man mit Baugruppen zwei und drei. Danach lässt man die Vision Cam die Bilder einlernen. Der Einlernvorgang von AI-Kamera-Anbietern passiert häufig in der Cloud oder in einem weiteren Rechner, die Software der Vision Cam AI.go hingegen benötigt dafür keinerlei Cloudzugriff, alles findet in der smarten Kamera selbst statt. Der Anwender erhält eine Benachrichtigung, sobald der Trainingsprozess abgeschlossen ist. Innerhalb weniger Minuten ist das System somit als voll funktionsfähiges Inspektionssystem betriebsbereit. Der Anwender kann nun die Baugruppen auf das Fließband legen und die smarte Kamera entscheidet selbstständig, welche der drei Baugruppen sich vor der Kamera befindet. Via digitalem Ausgang können die Folgefließbänder dementsprechend geschaltet werden.
Bild: Imago Technologies GmbHWeitere Optimierungen möglich
Mit der Vision Cam AI.go ist eine komplett integrierte Lösung für den Praktiker geschaffen worden, die wirklich schnell und einfach in Betrieb genommen werden kann. Stößt man dennoch auf Schwierigkeiten, bietet Imago mit seinem Deep Learning Kooperationspartner den Zugriff auf Experten(-wissen) an. Hier gibt es eine Vielzahl an Möglichkeiten: so kann man beispielsweise gemeinsam die Bildaufnahme trickreicher gestalten oder auch das neuronale Netz optimieren. Bei komplexen Fragestellungen ist auch die Anpassung der Hardware auf die jeweiligen Anforderungen möglich. Denkbar wäre auch die Aufhebung der Begrenzung auf fünf Bildklassen. Diese Art von Engineeringleistung sollte aber bewusst als Rückfalllösung verstanden werden, denn das Ziel der Vision Cam AI.go ist es praktisch handhabbar selbstständig erste Erfolgserlebnisse mit Deep Learning zu ermöglichen.
Fazit und Roadmap
Mit der Vision Cam AI.go gehen zwei Träume in Erfüllung: Anwender dürfen endlich selbst festlegen, wie ihre Bilder klassifiziert werden sollen, sowie die Integration der erforderlichen Prozessortechnik in einem handhabbaren kleinen Gehäuse. Vor Ort ist die Inferenzkamera bereit, selbstständig zu denken und zu entscheiden. Es braucht dabei weder viele Kabel noch große Rechner im Schaltschrank, es genügt alleine die Kamera per Ethernet mit dem Browser zu verbinden. Imago Technologies arbeitet bereits an weiteren Varianten der Kamera - seien es weitere Kamerasensoren oder eine höhere Performance der Deep Learning Entscheidung.
Die Vision Cam AI.go von Imago Technologies ermöglicht Einsteigern und Praktikern den einfachen Einstieg in Deep Learning. Im Formfaktor einer Standardkamera erhält man eine schlüsselfertige Deep-Learning-Lösung inkl. Anwendersoftware, die innerhalb kürzester Zeit mit 20 bis 30 Bilder trainiert und startbereit ist.
Bild: Imago Technologies GmbHWie gut eine Deep Learning Anwendung arbeitet, hängt vom ausgewählten Neuronalen Netzwerk ab, sowie der Zuordnung der Bilder zu Bildklassen (Annotation).Bild: ©sdecoret/stock.adobe.com / Imago Technologies GmbH
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Dieser Artikel erschien in inVISION 6 (November) 2021 - 10.11.21.Für weitere Artikel besuchen Sie www.invision-news.de
