Neuronale Netze – die Grundlage für Deep Learning
Künstliche Intelligenz auf Basis neuronaler Netze zeigt sich in der industriellen Bildverarbeitung als äußerst leistungsfähige Methode. Aus diesem Grund hat sich der Ansatz zu Recht als ein zentrales Analyseinstrument etabliert.
Während konventionelle Bildverarbeitung bei der Mustererkennung auf Regeln und einem definierten Modell des Prüfobjekts basieren, liegt bei Deep Learning/Machine Learning (DL/ML) eine selbstlernende Methodik zugrunde.
Dabei werden einem neuronalen Netz Bilddaten sowie die gewünschten Entscheidungen präsentiert. Mithilfe einer großen Menge dieser Daten ist das System in der Lage, einen Lösungsweg zu ermitteln. Die Muster und Eigenschaften, die zur Entscheidung führen, werden dabei selbstständig abgeleitet.
Der Entscheidungsweg kann mit zunehmender statistischer Streuung der Eingangsdaten als universell betrachtet werden. Damit ist es möglich, das Verfahren treffsicher für die Analyse bisher unbekannter Daten anzuwenden.
Bilddaten mit neuronalen Netzen analysieren – intuitiv und flexibel
Die Umsetzung von Deep Learning im Industrieumfeld stellt hohe Anforderungen an Unternehmen, die diese Technologie nutzen möchten.
Bei Vision AI handelt es sich um ein komplexes Forschungsthema aus der Computer Vision mit einer Vielzahl an Ansätzen, sowohl unmittelbar algorithmisch, als auch hinsichtlich eines strukturierten Entwicklungsprozesses für maßgeschneiderte Anwendungen.
Neuralyze erleichtert den Neueinstieg in diese Technologie, indem es erprobte Lösungswege im Rahmen einer durchgängigen Software-Plattform implementiert. Das Werkzeug stellt dabei alle Schritte zur erfolgreichen Umsetzung in einem intuitiven Benutzerinterface bereit. So gelingt der Einsatz von KI in der optischen Qualitätssicherung auch ohne Expertenwissen.
Aber auch Experten profitieren, weil Neuralyze wiederkehrende Aufgaben auf einfache Weise erleichtert. Es bietet Standardfunktionalität, die den Freiraum schafft, sich auf das Wesentliche einer Problemstellung zu konzentrieren und beschleunigt damit die Operationalisierung von Lösungen.
Kommen Sie mit Neuralyze schneller an Ihr Ziel.
Was unterscheidet Neuralyze von anderen KI-Tools?
senswork entwickelt Neuralyze seit 2019 als einfach bedienbares und skalierbares Software-Konzept für Deep-Learning-Anwendungen. Die Funktionalität orientiert sich wesentlich an den Anforderungen und praktischen Erfahrungen, die sich im Zuge der Implementierung einer Vielzahl von Vision-AI-Systemen durch senswork gezeigt haben und zeigen.
Neuralyze bietet erprobte Deep-Learning-Ansätze wie Klassifikation, Objektdetektion oder Semantische Segmentierung. Darüber hinaus ist es in der Lage, Schriften zuverlässig zu lesen. Durch die Verkettung mehrerer neuronaler Netze lassen sich außerdem hybride Ansätze realisieren. Erst dadurch werden viele komplexere Problemstellungen zugänglich.
Als Plattform repräsentiert Neuralyze das Konzept der Machine Learning Operations (MLOps). Es vereint damit alle nötigen Arbeitsschritte von der Verwaltung der Bilddaten bis zur maßgeschneiderten, lauffähigen Lösung. In Kombination mit senswork VisionCommander ist ein unmittelbares Deployment in industriellen Hochdurchsatz-Umgebungen durchgängig möglich.
In der Entwicklung von Neuralyze legt senswork großen Wert auf Software-Ergonomie und eine niederschwellige Zugänglichkeit, um Experten und Neueinsteigern gleichermaßen den Weg zur einfachen Umsetzung von KI-Qualitätssicherungssystemen zu ebnen.
Automotive
Branche
Deep Learning prüft komplexe Formen und individuelle Teile mit unkooperativen Oberflächen zuverlässig. Neuralyze hilft dabei, die Ausschussquote zu minimieren und höchste Qualität zu gewährleisten.
Automotive
Branche
Lebensmittel
Branche
Vielschichtige Merkmale oder große Unterschiede in der Ausprägung von Eigenschaften sind bei Lebensmitteln selbstverständlich. Deep Learning ist in dieser Hinsicht besonders leistungsfähig.
Lebensmittel
Branche
Medizintechnik
Branche
Die Fertigung von Medizintechnik-Produkten unterliegt höchsten Standards, die auch in der Qualitätssicherung außerordentliche Leistungen fordern.
Medizintechnik
Branche
Elektronikfertigung
Branche
Komponentenvielfalt, Miniaturisierung und hohe Integrationsdichte stellen eine große Herausforderung dar. Deep Learning verbessert die Möglichkeiten der Prüfung von Elektronikbauteilen.
Elektronikfertigung
Branche
Kunststofftechnik
Branche
Für die qualitative Bewertung von Spritzgussteilen oder Folien bringt Deep Learning die notwendige Flexibilität mit, um materialbedingte Abweichungen klar von Fehlerbildern abzugrenzen.
Kunststofftechnik
Branche
Landwirtschaft
Branche
Unterschiede zwischen Pflanzen gleicher Sorte oder Veränderungen, die mit Pflanzenwachstum einhergehen – KI bietet die Flexibilität und Robustheit, die für solche Randbedingungen notwendig sind.
Landwirtschaft
Branche
Klassifikation
Bei der Klassifikation wird ein vollständiger Bilddatensatz einer oder mehrerer Eigenschafts-Klassen zugeordnet. Sehr häufig wird damit eine binäre Klassifikation durchgeführt, die zwischen fehlerhaften und einwandfreien Objekten unterscheidet. Darüber hinaus erlaubt die Methode die Definition und Zuordnung mehrerer Klassen. Eine Aussage wird immer global für das gesamte Eingangsbild getroffen.
Objektdetektion
Häufig ist die Lokalität von Objekten oder Merkmalen in einer Abbildung relevant. Das Verfahren der Objektdetektion ist in der Lage, Instanzen von Objekten sowie ihre Position innerhalb eines Bildes zu bestimmen. Damit wird es außerdem sehr einfach, Objekte zu zählen. Die Lageinformation wird durch ein umschließendes Rechteck, die sogenannte Bounding Box, bestimmt.
Semantische Segmentierung
Der Ansatz der Segmentierung ermöglicht es, die pixelbasierte Ausdehnung von Objekten zu bestimmen, die einer bestimmten Klasse angehören. Im Resultat werden umgrenzende Polygone generiert, die eine genaue Information zur Umrandung aller Flächenobjekte zurückliefern, die einer Klasse angehören.
Schrifterkennung (OCR)
Optical Character Recognition (OCR) ist eine Methodik, die bereits langjährig in der industriellen Bildverarbeitung in Verwendung ist. Die Implementierung mithilfe von Deep Learning erweitert die Flexibilität der Schrifterkennung enorm, sodass die Zuverlässigkeit von Lesungen damit stark ansteigt, bei gleichzeitig verringertem Aufwand in der Einlernphase.
3D Deep Learning
Neuralyze ist in der Lage, echte 3D-Punktewolken mithilfe von Deep Learning zu bewerten. Damit ist es möglich, die vollständige Information, die in den 3D-Daten enthalten ist, auszuwerten - im Gegensatz zum typischerweise angewandten Verfahren, das anstatt 3D-Daten sogenannte Depth Maps nutzt, die gerasterte 2D-Projektionen von 3D-Datensatzes sind.
Model Chaining
Model Chaining ist die sequentielle Verknüpfung verschiedener Methoden oder Modelle in einem Ablauf. Damit lassen sich komplexe Auswertungsabläufe erstellen. Eine populäre hybride Herangehensweise die Objektsegmentierung, die Objektdetektion und Semantische Segmentierung vereint. Grundsätzlich ist in Neuralyze aber jede Art von Kombination möglich.
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Guide
