Auf dem diesjährigen Automatisierungstreff sollen Workshops rund um die Trendthemen wie Big Data, Energietechnik oder Informations- und Kommunikationstechnologie Einblicke in den Einsatz der einzelnen Produkte, Systeme und Methoden gewähren.
Die Einreichungsfrist für Bewerbungen zum "Vision Tank Start-Up Wettbewerb" des Embedded Vision Summit wurde bis zum 10. März verlängert. Die Gewinner erhalten 5.000 US-Dollar.
Hat das Brot eine „schöne“ Kruste? Sind die Plunder „wohlgeformt“? Sehen diese Brezeln „appetitlich“ aus? Künstliche Intelligenz kann bei diesen Entscheidungen helfen, die bisher nur menschliche Experten mit jahrelanger Erfahrung erfolgreich treffen können.
Wie lässt sich der Einsatz von künstlicher Intelligenz vereinfachen? Christian Eckstein von MVTec erläutert im Interview die größten Hindernisse und mögliche Lösungen. Außerdem stellt er eine neue KI-Funktion vor, die bei der Inspektion selbstständig den Kontext miteinbezieht, um so beispielweise vertauschte Etiketten zu erkennen.
Efinix hat vor kurzem ein FPGA der mittleren Leistungsklasse auf den Markt gebracht. Damit füllt das Unternehmen die Lücke zwischen preiswerten Geräten mit geringer Leistung und sehr teuren Hochleistungsgeräten. Aus diesem Anlass sprach inspect mit Mark Oliver, dem Vice President of Marketing und Business Development, der auch die Gelegenheit nutzte, um über aktuelle Trends zu sprechen. Thema ist aber auch, wie Efinix versucht, Kameraentwicklern eine kürzere Time-to-Market zu ermöglichen.
Ob Messwerte tatsächlich valide und damit brauchbar sind, das prüft eine neue Funktion einer CAQ-Software. Sie entdeckt fehlerhafte Übertragungen von der Messmaschine zur CAQ-Software, absichtliche Messmanipulationen oder versehentlichen Verfälschungen.
Verschiedene Defekte an Bauteilen schnell und zuverlässig erkennen und klassifizieren, das ermöglicht die KI-basierte Software eines Qualitätssicherungsspezialisten. Diese Software unterstützt den Anwender beim Trainieren einer künstlichen Intelligenz (KI) und sorgt danach für eine schnelle Auswertung von Werkstückbildern zum Beispiel in der laufenden Produktion oder im Wareneingang.
Angesichts des riesigen Potenzials von Deep-Learning-Anwendungen wollen Unternehmen auf der ganzen Welt die Vorteile dieser Technologie nutzen – aber viele wissen nicht so recht, wo sie anfangen sollen. Ein US-amerikanischer Hersteller bietet daher einen Upgrade-Pfad an, um so aus einer einfachen Bardcode-Leseanwendung sukzessive eine Deep-Learning-basierte High-End-Qualitätssicherungslösung zu machen.
Um die Triebwerksprüfung bei Rolls-Royce signifikant zu verbessern, kommt ein KI-gestütztes Videoskop zum Einsatz, das den Anwender durch die Prüfung leitet und die dafür benötigte Zeit um 75 Prozent senkt.
Künstliche Intelligenz wird für die Industrie immer wichtiger. Ob sich der Einsatz für jeden lohnt, wie KI die Wertschöpfung in der Produktion steigern kann und wo der Unterschied zwischen schwacher und starker KI liegt, darüber sprechen wir mit Bernhard Lehner von Keba.
Die Anfänge Künstlicher Intelligenz gehen auf das Summer Research Project on Artificial Intelligence Mitte der 50er-Jahre zurück. Wir haben bei KI-Experten nachgefragt, warum KI gerade jetzt solch einen Boom erlebt und wo wir aktuell stehen.
Die erste Ausgabe der inspect America ist erschienen und dreht sich um das Thema Embedded Vision und erscheint anlässlich des Embedded Vision Summit. Sie erwarten ein Marktbericht, ein Interview mit dem President der Edge AI and Vision Alliance Jeff Bier und innovative Produkte.
Welche Rolle KI schon in den Unternehmen spielt, welche Rolle sie zukünftig spielen wird und wo wir aktuell stehen, darüber sprechen wir mit Bernhard Lehner, verantwortlich für Industrial Innovations bei Keba.
Der SynthAI-Service von Siemens Digital Industries Software nutzt die Möglichkeiten des maschinellen Lernens (ML) und der künstlichen Intelligenz (KI), um die Herausforderung zu lösen, die beim Training von Bildverarbeitungssystemen überwunden werden müssen.
Eine Smartkamera ermöglicht Herstellern und Verarbeitern von Lebensmitteln einen einfachen Einstieg in Deep Learning.
Moderne Deep-Learning-Toolchains können den Labeling-Aufwand senken und die Qualität der Bilddaten erhöhen. Deep-Learning in Machine-Vision-basierten Inspektionsprozessen kann dadurch bessere Erkennungsergebnisse erreichen.
Eine KI-Lösung ermöglicht es, individuelle Produkte automatisch zu prüfen. Damit der Einstieg in Deep Learning gelingt, bietet ein Bildverarbeitungsunternehmen eine KI-Lösung an, die dem Anwender den Großteil der Einrichtung abnimmt. Dann lassen sich individuelle Produkte oder Bauteile mit stark variierenden Fehlerbildern automatisch prüfen, auch ohne KI-Experten im Unternehmen.
Ein Fraunhofer-Zentrum für Sensorintelligenz soll an der Universität des Saarlandes in Saarbrücken entstehen. Dafür unterzeichneten der saarländische Ministerpräsident Tobias Hans und der Präsident der Fraunhofer-Gesellschaft Prof. Reimund Neugebauer eine Vereinbarung. Geplant ist ein Neubau, der 35 Millionen Euro kosten und nach fünfjähriger Bauzeit als Kooperationsprojekt des Fraunhofer-Instituts für Biomedizinische Technik IBMT und des Fraunhofer-Instituts für Zerstörungsfreie Prüfverfahren IZFP betrieben werden soll.
Mit Hilfe von statistischen Analysen und einer sogenannten Confusion Matrix ist es möglich, die Qualität eines trainierten neuronalen Netzes zu bestimmen und verstehen zu können. Um solche Werkzeuge entwickeln zu können, forscht und arbeitet IDS Imaging Development auf diesem Gebiet zusammen mit Instituten und Universitäten. Damit soll die Einstiegshürde sinken, künstliche Intelligenz dort einzusetzen, wo die regelbasierte Bildverarbeitung an ihre Grenzen stößt.
Die Märzausgabe der inspect ist erschienen. Lesen Sie sie jetzt kostenfrei und erfahren mehr über die Hightlights der Ausgabe: Kameras mit abgesetzem Sensorkopf für Highspeed-Anwendungen und ein vierzehnseitiges Special zu Deep Learning.
Bessere Trainingsdaten neuronaler Netze lassen sich durch den zielgerichteten Einsatz von Beleuchtung erreichen. Denn sie erhöht die Bildqualität massiv.
KI-Anwendungen lassen sich leichter umsetzen mit den AX-Smartkameras von Baumer. Sie setzen auf eine Nvidia-Jetson-Plattform und die 10-GigE-LXT-Kameras erschließen viele neue Anwendungsfelder. Peter Felber und Mirko Benz, beide Produktmanager bei Baumer, erklären weitere Details – auch in Bezug auf die Vorteile der gängigen Machine-Vision-Interfaces.
Macnica ATD erweitert sein Portfolio um die KI-gestützten Computer-Vision-Lösungen von Retrocausal. Das US-Unternehmen hat sich spezialisiert auf Systeme, die Fertigungsmitarbeitern helfen, Montagefehler zu vermeiden und ihre tägliche Arbeit effizienter zu gestalten.
Einen Kongress zum Thema künstliche Intelligenz hat die Messe Stuttgart neuerdings mit der AI Fusion im Programm. Die Auftaktveranstaltung findet am 29. und 30. September statt. Geboten werden neben Vorträgen eine Ausstellung und Networking-Möglichkeiten.
KI ist schnell, robust, arbeitet nahezu fehlerfrei und ohne Pausen. Damit ist sie dem Menschen in Bereichen überlegen, in denen Arbeitsabläufe kontinuierlich mit gleichbleibend hoher Leistung und Qualität ausgeführt werden müssen. Deshalb möchte man sie im Machine-Vision-Umfeld im Zusammenspiel mit Robotik einsetzen, um Prozesse effizienter und kostengünstiger zu gestalten.
Das 80. Bildverarbeitungsforum gibt einen Überblick der Entwicklungen von Deep Learning im Kontext der Qualitätskontrolle und Automatisierung, die inzwischen viele Bereiche außerhalb der Produktion umfasst, darunter Biologie und Medizin, autonome Fahrzeuge aller Art und Landwirtschaft.
Die Hauptversammlung der Carl Zeiss AG hat Dr. Michael Bolle zum neuen Aufsichtsratsmitglied bestellt. Er soll im Januar 2022 zum Aufsichtsratsvorsitzenden gewählt werden.
Unternehmen, die es versäumen, Produkte oder deren Verpackungen korrekt zu kennzeichnen, drohen neben Image-Verlust Strafzahlungen, Produktrückrufe oder Konventionalstrafen des Handels. Darum ist die Kontrolle dieser Markierungen unerlässlich. Optische Kontrollen sind zwar häufig automatisiert, doch bei Klarschrift muss meist auf zusätzliche teure und fehleranfällige menschliche Nachkontrolle gesetzt werden. Hier kann OCR in Verbindung mit Deep Learning nun Abhilfe schaffen.
Wie wählt man das richtige Instrument aus dem Werkzeugkasten der algorithmenbasierten Bildverarbeitung, der Roboterbildverarbeitung und der KI für die eigene optische End-of-Line-Inspektionen in der Automobilindustrie aus? Diese Frage beantwortet das Webinar am kommenden Donnerstag, 9. Dezember 2022, das im Rahmen der EMVA Spotlight Series stattfindet.
Ein führender Bildverarbeitungsanbieter stellt eine neue Deep-Learning-basierte Software zur Bildanalyse vor, die speziell für die Fabrikautomatisierung entwickelt wurde. Eine grafische Benutzeroberfläche vereinfacht das Trainieren des neuronalen Netzwerks.
Einfach die unsortierten Teile reinschütten, kurz warten und zack, die Gutteile sammeln sich am anderen Ende der Anlage. So läuft die Inspektion mit dem QBIC Robotic Vision Control von Cretec Cybernetics ab – bei Bedarf auch mit KI-Unterstützung. Geschäftsführer Alexander Trebing erklärt weitere Aspekte des mit dem dritten Platz beim inspect award 2022 gekürten Inspektionssystems.
Der konsequente Einsatz moderner Technologien macht das AOI-Modul Multieye S plus so besonders. Einer von mehreren Gründen für den ersten Platz der Kategorie Automation & Control beim inspect award 2022.
Futura Automation vertreibt jetzt auch die KI-Lösungen von Pleora in Nordamerika. Dies vereinbarten die beiden Unternehmen kürzlich.
Prof. Dr. Michael Feindt (63) gründete 2002 ein Unternehmen, um seinen selbst entwickelten Neurobayes-Algorithmus zu professionalisieren. Daraus entstand 2008 die Firma Blue Yonder, die inzwischen weltweit mehr als 5.000 Mitarbeitende beschäftigt. Nun wurde Feindt als Traton Logistics Leader o f the Year 2021 ausgezeichnet.
Welche Vorteile bietet KI gegenüber der herkömmlichen Bildverarbeitung – und wie können wir davon profitieren, ohne ein KI-Experte zu sein? Welche aktuellen und zukünftigen Anwendungen von KI und Embedded Vision gibt es? Dieser Artikel beleuchtet diese Fragen ausführlich.
