Künstliche Intelligenz in der Sensorik
Bild: IFM Electronic GmbH
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Vision-Anwendungen mit Edge-Architektur

Vision-Anwendungen mit Edge-Architektur

Klassische Bildverarbeitung oder smarte Vision-Sensoren ist in vielen Anwendungen die Gretchenfrage. Es gibt aber noch weitere Aspekte, denn mit klassischer Bildverarbeitung lassen sich viele Anforderungen nicht so umsetzen, dass damit auch preissensitive Applikationen erreichbar sind. Neuronale Netze sowie KI eröffnen hier neue Wege. Hinzu kommt, dass die Anwendungen nicht unbedingt im separaten Rechner ablaufen, der Trend geht in Richtung Embedded Vision und Edge.

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Bild: Euresys SA
Bild: Euresys SA
Deep Learning Bundle for Object Localization and Identification

Deep Learning Bundle for Object Localization and Identification

The Deep Learning library EasyLocate completes a range of image processing and analysis libraries that are in regular use with an extensive user base, mostly machine manufacturers who supply the semiconductor and electronics industries. It will be launched as part of the Open eVision 2.15 software of Euresys and can be used to locate and identify objects, products, or defects.

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Bild: SSV Software Systems GmbH
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Ende-zu-Ende Technologie-Stack mit Funktechnik

Ende-zu-Ende Technologie-Stack mit Funktechnik

Unzählige IoT-Sensoranwendungen streamen Rohdaten in die Cloud, um die dort vorhandenen Möglichkeiten der Datenverarbeitung zu nutzen. Neben den Sicherheitsbedenken hat dieser zentrale Lösungsansatz im industriellen Umfeld auf Grund der Bandbreiten-, Latenz- und Verfügbarkeitsprobleme aber auch funktionale Nachteile. Ein Cobot Voice/Gesture Interface für die Zusammenarbeit zwischen Menschen und Robotern, Qualitätssicherung per Machine Vision, Condition Monitoring mit Echtzeit-Anomalieerkennung und fahrerlose Transportsysteme (FTS) lassen sich mit einer einfachen Sensor-to-Cloud-Verbindung nicht realisieren. Hier ist zusätzlich auch eine Datenauswertung vor Ort erforderlich.

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Bild: SSV Software Systems GmbH
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Maschinenlernen eingebettet

Maschinenlernen eingebettet

Bisher wird der gewünschte Zusammenhang zwischen den jeweiligen Eingangs- und Ausgangsdaten einer Automatisierungsbaugruppe mittels wissensbasierter Regeln in einer Hoch- oder SPS-Programmiersprache kodiert und auf einem eingebetteten System ausgeführt. In Zukunft lassen sich Embedded Systeme in der Automatisierung auch per Supervised Machine Learning für eine bestimmte Aufgabenstellung trainieren.

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