Deep Learning zur Oberflächenprüfung von Metall und Kunststoff

Starterkit mit Smartphone

Als Architektur setzt Elunic auf Edge Computing. Alle Berechnungsvorgänge, die schnelle Reaktionen erfordern, bearbeitet der vor Ort installierte Industrie-PC. Dazu gehören die Auswertung der Videos aus der laufenden Produktion und zugehörige Aktionen, wie Signalisierung und Ausschleusung von Produkten sowie das fortlaufende Training der neuronalen Netze. Aktuell wird die Cloud nur initial für die Machbarkeitsstudie genutzt, am Ende läuft die Inspektion – auch das Training – auf dem lokalen Server. Bei Bedarf können aber große Datenmengen für eine historische Analyse der Produktionsfehler in der Cloud gespeichert werden. Interessenten können die Software mit einem Starterkit selbst testen. Zum Kit gehört ein flexibler Arm, an dem allerdings ein Smartphone anstatt einer Kamera befestigt wird. Die Software im Smartphone wird zunächst mit einigen Gut-/Schlecht-Bildern aus der Anwendung gespeist. Dann beginnt die Software mit der Erkennung von Defekten und legt unklare Produktbilder dem Mitarbeiter zur Prüfung vor. Durch das Starterkit können die Qualitätsprüfer selbst einen ersten Eindruck einer KI-basierten Qualitätsprüfung gewinnen.

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