inspect award 2025: Smartkamera für Aufgaben in Logistik und Produktion
Der NS42 von Zebra ist eine Smartkamera, die für KI-basierte Bildverarbeitungsanwendungen optimiert ist. Dazu gehört die Qualitätssicherung ebenso wie die OCR-Aufgaben. Im Interview erläutert Laith Marmash, Global Channel Strategy Lead, Industrial Automation, wie genau die Anomalieerkennung funktioniert und wie sich der Funktionsumfang durch Software-Upgrades erweitern lässt.
David Löh, Chefredakteur der inspect
inspect: Wie funktioniert die Anomalieerkennung im Vergleich zu herkömmlichen Methoden?
Laith Marmash: Dabei werden mithilfe von Bildverarbeitung Produktbilder mit einem Referenzstandard verglichen. Abweichungen werden automatisch zur Nachbearbeitung oder Aussortierung markiert, wodurch das Risiko sinkt, dass die Kundenzufriedenheit leidet oder Produktrückrufe notwendig werden. Die Grundlage dafür ist die Bildverarbeitungs-Software Aurora Focus von Zebra, die ein Deep-Learning-basiertes Tool für Anomalieerkennung in der Fehler- und Montageprüfung enthält.
Trainiert wird das Tool mit dem Aurora Focus Deep Learning Editor: Dazu werden Referenzbilder fehlerfreier Produkte gesammelt und abgespeichert. Anschließend kann das trainierte Modell mit weiteren IO-Bildern und auch fehlerhaften Bildern getestet werden. Das fertige Modell wird schließlich in das Anomalie-Erkennungstool geladen und als ein Aurora-Focus-Prüfprogramm abgespeichert.
Das Tool erstellt eine Heatmap, die Position und Ausmaß von Anomalien im Bild sichtbar macht. Der große Vorteil: Es muss keine umfangreiche Datenbank spezifischer Fehler angelegt werden – ein oft langwieriger und schwieriger Prozess.
inspect: Welche Vorteile bietet der NS42 für OCR-Aufgaben?
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