Innovation Lab

Deep Learning und Machine Learning (DL/ML) sind Verfahren aus dem Forschungsbereich der Künstlichen Intelligenz (KI). KI ist ursprünglich eine Domäne aus der Informatik, die sich zum Ziel gesetzt hat, Software so zu modellieren, dass sie bis zu einem gewissen Grad lernfähig und in Bezug auf ihre Interaktionen nicht vom Handeln eines Menschen zu unterscheiden ist.

Die Disziplin ist in den vergangenen 65 Jahren durch mehrere Hype- und Konsolidierungsphasen gegangen. Im Zuge der Entwicklung komplexer Anwendungsframeworks und einer enormen Leistungssteigerung von Rechenhardware wurde in den letzten Jahren ein bemerkenswerter Höhepunkt erreicht.

Obwohl Machine Learning in der Bildverarbeitung seit mehr als 20 Jahren in Produktivsystemen eingesetzt wird, eröffnen eine Reihe neuer, methodischer Ansätze hier Möglichkeiten, den Anwendungsspielraum deutlich zu erweitern und diese Technologie auf breiter Ebene einzusetzen.

senswork bietet für den Einsatz von DL/ML-Verfahren in der Bildverarbeitung eine umfassende Begleitung über den gesamten Planungs- und Integrationsprozess an. Bei der Auswahl eines geeigneten Toolkits sind wir unabhängig und orientieren uns an der optimalen Lösung – diese kann sowohl in der Nutzung unserer eigenen Deep-Learning-Software als auch den Bibliotheken namhafter Hersteller bestehen. Wir stehen unseren Kunden selbstverständlich auch hinsichtlich Beratung, Schulung sowie Implementierung als Einzelleistung zur Seite.

Bei Anfragen für neue Bildverarbeitungssysteme ist ein unverbindliches Beratungsgespräch zentral. Aus unserer Erfahrung heraus lässt sich meist gut einschätzen, ob sich die Anforderungen mit konventionellen Verfahren, Deep Learning bzw. Machine Learning oder womöglich aktuell gar nicht lösen lassen.

Grundsätzlich führen wir bei DL/ML-Systemen vorab immer eine Machbarkeitsanalyse durch. Für derartige Studien sind Bilddaten des zu prüfenden Vorgangs notwendig, die entweder bereits beim Kunden vorhanden sind oder die wir mit einem zu konzipierenden Bildverarbeitungssystem vor Ort aufzeichnen.

Basis der Umsetzung von DL/ML-Anwendungen bei senswork ist, dass wir Machbarkeitsanalysen kostenfrei durchführen, sich der Kunde aber zur Beauftragung verpflichtet, wenn die Studie eine erfolgreiche Umsetzung belegt.

Zu Deep Learning (DL), Machine Learning (ML) und Künstliche Intelligenz zählen Verfahren, die selbstlernende Methoden zur Merkmalsbeurteilung mit neuronalen Netzen implementieren.

Häufig handelt es sich dabei um Aufgabenstellungen, die von Menschen intuitiv zu lösen sind. Gleichzeitig lassen sie sich aber nur schwer beschreiben und entziehen sich damit den bislang vorherrschenden regelbasierten Verfahren bzw. haben sich diesen bisher entzogen.

Mit DL/ML gibt es nun eine Reihe leistungsfähiger Werkzeugen, um solchen Anwendungen effizient zu begegnen. Viele schwierige Fragestellungen in der Bildverarbeitung, die bislang keine Lösung gefunden haben, lassen sich damit nun sehr gut lösen. Es ist daher in jedem Fall ratsam, bisher nicht lösbare Inspektionsaufgaben nochmals einer Machbarkeitsanalyse zu unterziehen.

Bei 2D-Anwendungen ist Deep Learning/Machine Learning besonders bei Aufgaben auf diffusen, inhomogenen Oberflächen stark, bei denen die Fehlermerkmale eine große Bandbreite aufweisen. Dazu gehören z. B.

• Druckgusstechnologie: Erkennung von Rissen und Lunkern auf rauen Oberflächen
• Oberflächeninspektion: Riefen, Schleifspuren, Inhomogenitäten, Planaritätsdefekte
• Partikeldetektion: Detektion und Klassifikation von Verunreinigungen

Im Bereich der 3D-Applikationen lassen sich vor allem bei Prüfobjekten mit irregulären Formausprägungen oder natürlich bedingten Formvariationen erfolgreiche Ergebnisse erzielen:

• Siegelnahtprüfung: Qualität und Dichtigkeit von Schweißnähten
• Klassifikation: Beurteilung von Pflanzen und Naturprodukten

senswork hat langjährige Erfahrung in der industriellen Bildverarbeitung, begründet durch eine Reihe von Mitarbeitern, die sich sowohl in Leitungs- als auch Entwicklerpositionen mit Fragestellungen dieser seit mehr als 30 Jahren bestehenden Branche auseinandersetzen. Wir kennen die Bildverarbeitung in ihrer ganzen Breite und damit auch die Untiefen, Trends, und Hypes.

Klassifikationsmethoden, die eine gewisse Schnittmenge mit den Leistungsversprechen von DL/ML aufweisen, werden in der industriellen Bildverarbeitung seit 20 Jahren angewandt, sodass die Verfahren nicht immer so neu sind wie medial dargestellt.

Bezeichnend für den starken Schub in den vergangenen Jahren sind standardisierte Toolkits und der enorme Leistungszuwachs im Hardware-Bereich. In Kombination sind damit Dinge mit einem Komplexitätsumfang möglich, deren praktische Realisierung vor zehn Jahren nicht denkbar war. Wir begleiten diese Entwicklung seit vielen Jahren.