Was ist Machine Vision?
Maschinelles Sehen bezieht sich auf die Fähigkeit einer Maschine, Bilder zu erfassen und zu verarbeiten. Es handelt sich im Wesentlichen um ein System aus Hardware und Software, das es einer Maschine ermöglicht, zu "sehen" und Informationen aus ihrer Umgebung zu extrahieren.
Das maschinelle Sehen, auch bekannt als Computervision, gibt es seit den 1950er Jahren, aber die spätere Entwicklung von machine learning hat es ermöglicht, dass sich die Möglichkeiten des maschinellen Sehens von repetitiven Aufgaben auf komplexere Anwendungen in der Fertigung wie Qualitätssicherung, Compliance und Bestandsmanagement ausweiten.
In einem Industrie 4.0-Ökosystem arbeiten Bildverarbeitungssysteme kontinuierlich und in Zusammenarbeit mit den Bedienern, was zu höherer Effizienz, weniger Fehlern und besseren Daten führt.
Wie funktionieren Bildverarbeitungssysteme?
Die wichtigsten Komponenten eines Bildverarbeitungssystems sind:
Kameras
Bildverarbeitungssoftware
Computer-Plattform
Um zu verstehen, wie diese Komponenten zusammenwirken, werfen wir einen Blick auf ein Beispiel dafür, wie die maschinelle Bildverarbeitung für die Produktinspektion eingesetzt werden kann.
Sobald sich ein Objekt im Blickfeld der Kamera befindet, kann die Software oder ein Bediener ein Bild des zu prüfenden Produkts aufnehmen. Die digitale Eingabe wird von der Bildverarbeitungssoftware mit einem Modell analysiert, das mit Prüfkriterien trainiert wurde. Wird ein Fehler entdeckt, wird das Produkt zurückgewiesen und ein Bediener wird benachrichtigt, um Maßnahmen zu ergreifen. Die Modelle können mit manuell erfassten Bildern trainiert und mit machine learning kontinuierlich verbessert werden, wenn im Laufe der Zeit mehr Produkte inspiziert werden.
Anwendungsfälle der industriellen Bildverarbeitung
Automatisieren von Arbeitsabläufen und Aufgaben
Erkennen Sie eine Änderung (neue Aktivität in einer Region, Farbänderung, Sichtbarkeit des Jig-Codes usw.), zeichnen Sie diese Ereignisinformationen auf und lösen Sie dann neue Schritte aus.
Verstärkung der Operatoren durch Feedback
Benachrichtigen Sie die Bediener, wenn sie das falsche Werkzeug verwenden, aus dem falschen Behälter entnehmen oder Teile falsch ausrichten.
Produktionsüberwachung und Sichtbarkeit
Durch Vorrichtungsaufkleber, Textlesung und mehr erfassen Sie effektiv und zuverlässig Materialien und Aufgabenerledigungen, während sich die Produkte durch die Produktionshalle bewegen.
Qualität und Dokumentation
Dokumentieren Sie Schnappschüsse, während die Produkte die Produktion durchlaufen, und visualisieren Sie Trenddaten.
Maschinelles Sehen mit Tulip
TulipDie Herangehensweise an Bildverarbeitungssysteme unterscheidet sich aus zwei Hauptgründen:
Tulip verhilft Frontline-Mitarbeitern mit Anleitung und müheloser Datenerfassung zum Erfolg
Tulip ermöglicht es denjenigen, die am nächsten am Geschehen dran sind, das System mit Drag-and-Drop-Konfiguration und kostengünstigen Standardkameras einzurichten und zu ändern
TulipDie No-Code-Vision-Apps können mit externen, cloudbasierten APIs wie Amazon Lookout for Vision integriert werden, um auf einfache Weise machine learning Modelle zu erstellen und kontinuierlich zu verbessern.
Erfahren Sie mehr über Tulip's Vision Fähigkeiten:
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