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Messe Vision 2018 - Stuttgart Tag 3

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Die Messezeitung zur Fachmesse Vision zum Thema Bildverarbeitung und vielem mehr, Tag 3

Messe Vision 2018 - Stuttgart Tag

Tag 3 Special Section in English: p. 10 to 12 Mehr Anwendung durch Deep Learning Wider application thanks to deep learning Deep Learning revolutioniert die Bildverarbeitung. Jeder zweite Aussteller hat sich das Thema auf die Fahnen geschrieben. Aus gutem Grund, denn mit der Technik werden Anwendungen möglich, die noch vor zwei Jahren nicht zu knacken waren. Deep learning is revolutionizing machine vision. Every second exhibitor is committed to this topic. For good reason, because the technology makes applications possible that were unconceivable two years ago. Mit Deep Learning lassen sich alphanumerische Zeichen auf einem reflektierenden Gussteil problemlos erkennen. Bild: Uwe Böttger Frank Weigel, Director Technical Services beim Kamerahersteller Cognex, ist ein Vision-Spezialist der ersten Stunde. Seit 32 Jahren ist er in der Bildverarbeitung zu Hause und hat die Entwicklung der letzten Jahrzehnte hautnah miterlebt. Am Stand D72 in Halle 1 präsentiert er unter anderem eine Applikation unter der Überschrift „Objects Detection“, bei der geprüft wird, ob ein Tablett leer ist. „Das knifflige an der Geschichte ist, dass das Tablett ein Metallgitter ist, das stark reflektiert und hochfrequente Strukturen hat, sprich aus verschiedenen Blickwinkeln immer wieder anders aussieht“, beschreibt Weigel die Herausforderung. Auf diesem Gitter sollen Objekte erkannt werden, von denen man nicht weiß, wie sie aussehen. „Wäre auf der letzten Vision ein Kunde mit diesem Problem auf den Stand gekommen, hätte ich passen müssen“, gibt Weigel zu. „Heute, auf der Vision 2018, können wir das Problem mit Deep Learning prozesssicher lösen“. Denn bei diesem technischen Ansatz wird dem Vision-System ein Objekt nicht beschrieben, sondern gezeigt. Die Bildverarbeitung kennt viele, unterschiedliche Ansichten eines leeren Metallgitters und kann die aktuelle Aufgabe durch Vergleich lösen. Weigel ist sich sicher, dass Deep Learning die Bildverarbeitung stark verändern wird, mehr als der Wechsel von Binär zu Grau beziehungsweise Grau zu Farbe. „Die Technik erschließt Anwendungsfelder, die vorher nicht machbar waren“, fasst der Experte zusammen. Als Beispiel nennt er die Erkennung von feinsten Kratzern auf einer reflektierenden Oberfläche. Reflexionen sind ein Problem in der Bildverarbeitung, seit es Bildverarbeitung gibt. Und ein Kratzer lässt sich nicht beschreiben, denn jeder sieht anders aus. „Heute zeigen wir dem System die Macken und irgendwann weiß das System Bescheid“, lacht Weigel. (ub) Thanks to Deep Learning, alphanumeric characters on a reflective cast part are easily recognized. Photo: Uwe Boettger Frank Weigel, Director of Technical Services at the camera manufacturer Cognex, is among the first vision specialists. Working in machine vision for 32 years, he has witnessed the developments of the last decades at first hand. At Booth D72 in Hall 1, he will be presenting an application called „Objects Detection“ that verifies whether a tray is empty. „The problem is that the tray is a metal grid that reflects strongly and has high-frequency structures, which always look different depending on the angle,“ says Weigel, describing the challenge. The objects on this grid that need identifying are not known. „If a customer had come to our booth with this problem at the last Vision, I would have been unable to help,“ admits Weigel. „Now, at Vision 2018, we can solve the problem effectively with deep learning. This technical approach shows the vision system an object instead of describing it. Machine vision knows what the empty metal grid looks like from different angles and can solve the current task by comparison. Weigel is certain that deep learning will change machine vision significantly, more than the change from binary to gray or gray to color. „The technology opens up fields of application that were impossible before,“ summarizes the expert. As an example, he mentions the detection of tiny scratches on a reflective surface. Reflections have been a problem in machine vision ever since the technology was invented. And a scratch cannot be described because each one looks different. „Today we show the system the scratches and it’s only a matter of time until the system can detect them,“ laughs Weigel. (ub) Edmund Optics presents new lens series with integrated liquid lenses Precision meets flexibility meets liquid By integrating liquid lenses in imaging lenses Edmund Optics presents users fast electronic focus combined with good image performance. Through its flexibility the new M12 lens series meets various needs. Telecentric and fixed focal length lenses offer reliable optical performance. However they sometimes lack the flexibility needed in automated processes with rapid changes in working distance. Quick adjustment to these parameters can be realized using liquid lenses without physical changes to the lens or object. This trend has led Edmund Optics to develop a series of M12 imaging lenses using Varioptic´s liquid lenses. This series features a high-resolution f/2.4 optical design with an integrated liquid lens, allowing for fast electronic focus and excellent image performance. The high light throughput f/2.4 aperture is suitable for high-speed machine vision applications. The lenses involve a two-piece housing design for easy access and replacement of the liquid lens. Edmund Optics has received this year´s Inspect Award for the lens series. HDR VIDEO. NOW. 18 STOPS VISIT OUR BOOTH 1J76

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