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5-2018

Fachzeitschrift für Industrielle Automation, Mess-, Steuer- und Regeltechnik

Qualitätssicherung Bild

Qualitätssicherung Bild 3: Convolution Layer liarde Verbindungen auf 16.000 CPUs (ungefähr 3 Millionen Watt) • Das Gehirn ist beschränkt auf 5 Typen von Input Daten von 5 Sinnen • Kinder lernen anders als Netzwerke: Sie lernen nicht, was ein Auto ist, dadurch dass sie 100.000 Bilder durchsehen welche mit „Auto“ und „nicht Auto“ gekennzeichnet sind - aber so lernt Machine Learning • Wahrscheinlich lernen wir nicht dadurch, dass wir die partielle Abweichung eines jeden Neurons in Beziehung zu unserem initialen Konzept errechnen, aber Machine Learning wir sechs Filter. Jeder Filter sucht nach einem bestimmten Muster auf dem Bild (Bild 3). Die Convoluiton (Faltung) ist eine lineare Operation. Die Faltung wird solange fortgesetzt, bis das System auf ein nichtlineares Layer trifft. Dies ist normalerweise ein Relu. Ein anderer wichtiger Punkt ist, dass es für die Faltmatrix irrelevant ist wo im Bild sich das Muster befindet. Das Muster wird trotzdem erkannt. Wo wird Make and Model eingesetzt? Make-and-Model-Erkennung von Autos ist heutzutage ein gefragtes Element für automatische Vision basierte Systeme, z. B. zur Verkehrsüberwachung, Überwachungskameras zur Strafverfolgung oder Zugangskontrollen für Parkplätze, Gebäude oder auch Sperrgebiete. Zugangskontrollen haben durch das gesteigerte Sicherheitsbewusstsein der letzten Jahre immer mehr an Bedeutung gewonnen. In Überwachungssystemen kann ein Videostreaming dem Sicherheitspersonal helfen, die Fahrzeuge anhand der Marke, dem Modell oder der Farbe zu verifizieren und dieses Fahrzeug dann über die gesamte Videokamerabandbreite verfolgen. Beispielsweise ist es für die Strafverfolgungsbehörden Voraussetzung, dass sie ein Auto in Verbindung mit einem Verbrechen bzw. ein verdächtiges Fahrzeug über mehrere Millionen von Verkehrsaufnahmen verfolgen können, und zwar manchmal nur durch Beschreibungen von Augenzeugen. Wenn man von vornherein Make and Model einsetzt, unterstützt dies das Personal und kann die Überführung des Täters beschleunigen. Außerdem kann MMR (make & model recognition) auch an Grenzübergängen und elektronischen Mautstellen oder bei der Verkehrskontrolle und -überwachung, für Statistiken Verkehrsdichte/-stärke eingesetzt werden. Einsatzbereiche für Make and Model • Beobachtung und Ermittlung • Sicherheitsüberwachung • Verkehrsdaten sammeln • Strafverfolgung • Mautstellen Autorin: Klara Steinschneider EVT Eye Vision Technology www.evt-web.com Convolutional Neural Networks (CNN) Der Vorteil von CNNs ist, dass sie nicht nur Gewichtung der Features, sondern auch die Features selbst lernen können. Zusätzlich haben CNNs eine hochmoderne Genauigkeit zur generischen Bildklassifizierung erlangt. Die wichtigste Operation an Convolutional Neural Networks sind die Convolution Layers. Stellen wir uns ein 32 x 32 x 3 Bild vor. Wenn wir dieses jetzt mit einem Filter (= Faltmatrix) von 5 x 5 x 3 „convolve“ („falten“), ist das Ergebnis ein Aktivierungsmarker von 28 x 28 x 1. Dabei muss der Filter immer die selbe Tiefe haben wie das Input-Bild. Die Faltmatrix sucht nach einem bestimmten Merkmal auf dem Bild, d. h. es sucht nach einem Muster im gesamten Bild mit nur einem Filter (Bild 2). Wenn wir wollen, dass unser Convolution Layer nach sechs verschiedenen Merkmalen sucht, benötigen 26 PC & Industrie 5/2018

Qualitätssicherung Drei Lösungen – ein Ziel: Komfortabel messen und regeln mit der Mecotec-Kaskade Im Fokus des diesjährigen Messeauftritts von Mecotec steht die Mecotec-Kaskade. Eine Produkteinheit aus zwei Druckreglern und einem Kalibrator, die durch ein aufeinander abgestimmtes Konzept besticht. Herz des Ganzen ist der Präzisionsdruckregler DPC 3000. Ein flexibler und einfach zu bedienender Druckregler, der vielfältige Prüfabläufe automatisch abbildet. Besonders für Prüflabore sind die nach DAkkS-Vorschrift hinterlegten Abläufe vorteilhaft. Ergänzt wird dieser durch den DPC easy. Ein äußerst schneller Druckregler, der über einen Poti ohne großen Kraftaufwand Druckwerte bis 300 bar einregelt. Eine elegante Alternative zu einem mechanischen Druckregler, bei der das sprunghafte Regelverhalten entfällt. Der DP 400 ist ein Kalibrator der neuesten Generation, der die Einheit abrundet. Er ist mit bis zu drei Sensoren und einem internen barometrischen Referenzdrucksensor ausstattbar. Bei Bedarf erfolgen Messungen parallel und werden miteinander verrechnet und aufgezeichnet. Eine Datenloggersowie Leckagetest-Funktion sind im Gerät serienmäßig enthalten. Ist nun der DPC easy als Vordruckregler mit dem DPC 3000 verbunden, arbeitet die Einheit in Kaskadenregelung. Komplettiert wird diese durch die Kombination mit dem DP 400 als Referenzgerät. Durch die Möglichkeit unterschiedliche Messbereiche darzustellen, wird ein großer Druckbereich abgedeckt. Das Resultat: höchste Effizienz und uneingeschränkte Zuverlässigkeit. Ob einzeln oder zusammen – die Geräte sind für den zielführenden Einsatz u. a. auf dem Gebiet der Qualitätssicherung und Instandhaltung konzipiert. Durchdachte Funktionalität trifft auf zukunftsweisendes Design. Mecotec bietet seit mehr als 20 Jahren Expertise auf dem Markt der Mess- und Regeltechnik an. Im Fokus stehen kundenspezifische Lösungen, die je nach Anwendungsbereich und jeweiligem Produktionskontext entwickelt werden. Halle 7, Stand 7220 MECOTEC Mess- und Regelungstechnik GmbH www.mecotec.eu Eine neue Dimension der simultanen 2D-Inspektion und 3D-Messung Schnelles, genaues und flexibles Prüfen, auch von dunklen und glänzenden Materialien, idealerweise simultan in Farbe und 3D – das sind die konkreten Anforderungen der Industrie an automatische optische Inspektionssysteme. Inline Computational Imaging (ICI) ist ein neues Verfahren für die industrielle Inspektion, das genau diesen Anforderungen gerecht wird. Es kombiniert modernste Bildaufnahmetechniken mit smarten Algorithmen und ermöglicht die simultane Erfassung von 2D- (Farb-) und 3D-Informationen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Aufnahmesystemen berücksichtigt das vom AIT Austrian Institute of Technology entwickelte Verfahren gleichzeitig mehrere Betrachtungs- und Beleuchtungswinkel und nutzt diese reichhaltige Information zur Generierung von detailgenauen 3D-Rekonstruktionen und optimierten Farbbildern. Für den Aufnahmeprozess wird das Prüfobjekt an Kamera und Beleuchtung vorbeibewegt und von jeder Zeile der Multizeilen-Kamera aufgenommen. Dabei sieht jede Zeile das Objekt unter einem geringfügig anderen Betrachtungs- und Beleuchtungswinkel. Die geringe Systemkomplexität, weitgehende Unabhängigkeit von den Reflexionseigenschaften der Prüfobjekte und die hohe Anpassungsfähigkeit machen das Verfahren zu einer zukunftsfähigen Lösung für die industrielle Inspektion. Die Einsatzbereiche der ICI-Technologie in der industriellen Inspektion sind vielfältig und reichen von der Elektronik- und Leiterplattenfertigung über Metalle bis hin zur Druckbildinspektion Der Erfolg des Inline Computational Imaging spricht für sich: Das Technologie-Netzwerk Intelligente Technische Systeme Ost- WestfalenLippe hat das Verfahren Ende 2017 als das Beste in seinem Bereich bewertet. Darüber hinaus ist ICI mit zahlreichen Patenten geschützt. Halle 6, Stand 6406 AIT Austrian Institute of Technology www.ait.ac.at