Die Objekterkennung ist eine Schlüsseltechnologie in industriellen Bildverarbeitungssystemen, die zur automatischen Identifizierung, Lokalisierung und Klassifizierung von Objekten in Bildern oder Video-Feeds eingesetzt wird. Es spielt eine entscheidende Rolle bei der Steigerung der Produktivität, der Gewährleistung der Qualitätskontrolle und der Verbesserung der Sicherheit in Fertigungsumgebungen. Der Prozess umfasst die Aufnahme von Bildern, deren Verarbeitung zur Verbesserung der Qualität und die Anwendung von Algorithmen, um Objekte anhand ihrer charakteristischen Merkmale zu erkennen.
Moderne industrielle Bildverarbeitungssysteme stützen sich zunehmend auf Deep-Learning-Modelle, die auf Convolutional Neural Networks (CNNs) basieren. Sie bieten Echtzeitleistung mit hoher Genauigkeit und eignen sich daher gut für industrielle Anwendungen. In der Qualitätskontrolle untersuchen Objekterkennungssysteme Produkte auf Fehler wie Risse, Fehlausrichtungen oder Oberflächenfehler und sorgen so für Konsistenz in der Fertigung. Vision-gesteuerte Roboter nutzen diese Systeme für automatisierte Aufgaben wie Greifen und Sortieren, um Produktionsprozesse zu optimieren.
Effizientes Training eines Objekterkennungsmodells
Zu den Vorteilen der Objekterkennung gehören eine höhere Effizienz, eine höhere Konsistenz und erhebliche Kosteneinsparungen durch weniger manuellen Aufwand und schnellere Bearbeitungszeiten. Es gibt jedoch nach wie vor Herausforderungen, darunter hohe Implementierungskosten und der Bedarf an großen Datensätzen zum Trainieren von Deep-Learning-Modellen. Umweltfaktoren wie nicht hinreichende Beleuchtung oder teilweise Verdeckungen können sich ebenfalls auf die Systemleistung auswirken.
Ein wichtiger Fortschritt bei der Objekterkennung war die Anwendung von Datenerweiterungsstrategien, die die Abhängigkeit von großen Datensätzen verringern. HD Vision Systems entwickelte unter der Leitung von Quirinus Schwarzenböck eine spezialisierte Datenaugmentierungspipeline, die auf die industrielle Anwendung zugeschnitten ist. Durch die Synergie innovativer und bestehender Augmentationsmethoden trainiert diese Pipeline Modelle effektiv für die Erkennung bisher ungesehener Objekte. Dies reduziert die Kosten und den Zeitaufwand für die manuelle Datenerfassung und -annotation. Der Einsatz von Objekterkennungsmodellen wird beschleunigt, ohne dass diese an Robustheit oder Performance verlieren.
Erkennung orientierter Objekte
Die Erkennung der Orientierung von Objekten supplementiert die herkömmliche Objekterkennung, indem sie nicht nur Objekte identifiziert und lokalisiert, sondern auch deren Ausrichtung bestimmt. Insbesondere die Richtung, in die die „Oberseite“ eines Objekts zeigt. Die Integration der Erkennung der Orientierung in den Objekterkennungsprozess ist effizienter als dies in einem separaten Schritt auszulagern, wodurch der Rechenaufwand reduziert und die Echtzeitverarbeitung verbessert wird. Dieser kombinierte Ansatz stellt jedoch eine Herausforderung dar, da das Konzept von „Top“ je nach Objekttyp variiert und zusätzliche Anpassungen erforderlich sind. Diese Komplexität schränkt die Wiederverwendung von Allzweckmodellen für orientierte Erkennungsaufgaben ein.
Abbildung 1: Bin-Picking-Szene von Spritzen. Das Modell erkennt nur ungehinderte Spritzen. Ihre Ausrichtung wird durch den grünen Balken am oberen Rand angezeigt.
Um dieses Problem zu lösen, haben der Spezialist für maschinelles Lernen, Quirinus Schwarzenböck, und sein Team bei HD Vision Systems einen allgemeinen Ansatz entwickelt, der die Funktionen zur Orientierungserkennung auf eine breite Palette bestehender Modelle ausweitet. Diese Innovation ermöglicht eine präzisere und effektivere Interaktion mit Objekten. Insbesondere Bin-Picking Aufgaben profitieren von der genauen Kenntnis von Position und Ausrichtung eines Objekts.
Bereitstellung in Anwendungen
LumiScan VGR: Eine Lösung für 3D-Bin-Picking- und Qualitätsprüfungsaufgaben.
LumiScan AI Object Matching: Die 2D-Objekterkennungsanwendung innerhalb des CtrlX-Ökosystems, einer Edge-Computing-Plattform für SPS-basierte Anwendungen.
Kundenspezifische Software: Maßgeschneiderte Lösungen für spezielle industrielle Anforderungen.
Mit dem technologischen Fortschritt wird die Objekterkennung die industrielle Automatisierung weiter revolutionieren und die Entwicklung adaptiver, präziser und robuster Systeme vorantreiben, die sowohl die Produktivität als auch die Qualität steigern. Ich, Quirinus Schwarzenböck, freue mich darauf, diese Zukunft als Experte für maschinelles Lernen zu erkunden, die Grenzen der Innovation kontinuierlich zu verschieben und innovative Lösungen für die Herausforderungen der industriellen Bildverarbeitung zu liefern.