1-2-2018
Fachzeitschrift für Industrielle Automation, Mess-, Steuer- und Regeltechnik
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Bildverarbeitung<br />
Deep Learning jetzt auch mit der EyeVision<br />
Software<br />
Mit dem neuen Release 3.8 wird die EyeVision Standard Software nun auch Deep Learning unterstützen.<br />
Dadurch wird es in Zukunft nicht mehr nötig sein alle Informationen, die ein Prüfprogramm benötigt, formal<br />
über den Computer zu spezifizieren<br />
eingesetzt werden, da die EyeVision<br />
Standardtools auch für Standard<br />
ARM Umgebungen verfügbar sind.<br />
Daher können die trainierten Netzwerke<br />
auch auf diesen Plattformen<br />
eingesetzt werden.<br />
Die kontinuierliche Weiterentwicklung<br />
der eigenen Smart Camera<br />
Plattform ermöglicht es, durch den<br />
Einsatz von speziellen parallel verarbeitenden<br />
Netzwerkchips auch auf<br />
embedded Plattformen die Erkennungsleistung<br />
der neuronalen Netze<br />
auf einem PC-Niveau zu realisieren.<br />
Diese einzigartige Erkennungsleistung<br />
wird durch neue Bausteine, die<br />
speziell für das Deep Learning entwickelt<br />
wurden, realisiert.<br />
Die optionalen PlugIns vereinfachen<br />
den Einsatz von Deep Learning<br />
für den Anwender auf wenige<br />
Mausklicks – ein Feature welches<br />
der Basisstruktur der EyeVision Software<br />
zugrunde liegt. Spezielle Vorverarbeitungsfunktionen<br />
wie auch<br />
die Lernfunktionen, ermöglichen<br />
es jedem Anwender der EyeVision<br />
Software, schnell, spezielle angepasste<br />
Lernnetzwerke zu erstellen.<br />
Für bestimmte Aufgabenklassen<br />
gibt es vorkonfigurierte Netzwerke,<br />
die dem Anwender das mühselige<br />
programmieren eines neuronalen<br />
Netzes ersparen. Hierzu<br />
gehören unter anderem die OCR-<br />
Erkennung, aber auch komplexe<br />
Bild erkennung, wie sie im Bereich<br />
der Thermografie oder der 3D-Auswertung<br />
benötigt wird.<br />
EVT Eye Vision Technology GmbH<br />
www.evt-web.com<br />
Die erweiterten Komponenten<br />
der Software, können durch Deep<br />
Learning auch komplexe Erkennungsaufgaben<br />
leichter lösen, da<br />
hier durch Erfahrung gelernt wird<br />
und die Welt in Bezug auf eine Hierarchie<br />
von Konzepten verstanden<br />
wird. Durch das Sammeln von Wissen<br />
aus der Erfahrung, können Prüfkonzepte<br />
entwickelt und erweitert<br />
werden. Die Hierarchie der Konzepte<br />
durch Deep Learning erlaubt<br />
es dem EyeVision unterstützenden<br />
Rechner komplizierte Konzepte<br />
zu erlernen, indem er sie einfach<br />
zusammensetzt.<br />
Die Deep Learning Erkennungstools<br />
der EyeVision Software können<br />
sowohl auf embedded Systemen<br />
als auch auf Smart Cameras<br />
Unabhängige<br />
Entscheidungen<br />
Deep Learning wird in der Automatisierung<br />
vor allem dort eingesetzt,<br />
wo Prozesse nicht genau vorausgesehen<br />
werden können oder auch wo<br />
Prozesse effektiver laufen ohne vorher<br />
geplant worden zu sein. Darüber<br />
hinaus schafft Deep Learning<br />
Voraussetzungen, die es für Anlagen<br />
und Roboter möglich machen<br />
unabhängige und zuverlässige Entscheidungen<br />
zu treffen. Deep Learning<br />
Anwengungsbeispiele in Machine<br />
Vision sind z.B.: Bildklassifizierung,<br />
Objekterkennung, Lokalisierung, etc.<br />
Das EyeVision Release 3.8 wird im<br />
Q1 ausgeliefert und erweitert damit<br />
die Fähigkeiten der EyeVision um<br />
ganz neue Anwendungsfälle. ◄<br />
68 PC & Industrie 1-2/<strong>2018</strong>
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