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INDUSTRIELLE AUTOMATION 2/2020

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INDUSTRIELLE AUTOMATION 2/2020

SENSORIK UND MESSTECHNIK

SENSORIK UND MESSTECHNIK Unterstützung von Beginn an Komplettlösung ermöglicht einfachen Zugang zur künstlichen Intelligenz Deep Learning eröffnet der industriellen Bildverarbeitung Einsatzgebiete, die zuvor nur mit viel Aufwand verbunden waren. Der neue Ansatz macht jedoch ein Umdenken erforderlich. Die Lösung: Ein Embedded- Vision-System, mit dem jeder Anwender ohne Programmierkenntnisse Bildverarbeitung, die auf künstlicher Intelligenz (KI) basiert, realisieren und als eingebettetes Inferenzsystem auf einer Kamera einsetzen kann. Computer Vision und Bildverarbeitung sind zu wichtigen Werkzeugen in unterschiedlichen Bereichen geworden. Die bildverarbeitenden Systeme bekommen es mehr und mehr mit stetig wachsender Produkt- und Variantenvielfalt sowie organischen Objekten wie Obst, Gemüse oder Pflanzen zu tun. Konventionelle Ansätze mit regelbasierter Bildverarbeitung stoßen schnell an ihre Grenzen, wenn die zu analysierenden Bilddaten zu häufig variieren und die Unterschiede nicht oder nur schwierig durch Algorithmen abzubilden sind. Eine zuverlässige Automatisierung ist in solchen Fällen durch ein unflexibles Regelwerk nicht möglich. Die Fähigkeit, flexibel und selbstständig zu entscheiden, ist heute durch maschinelles Lernen auch auf Bildverarbeitungssysteme übertragbar. IDS unterstützt mit seiner Technologie den Anwender von Anfang an. „Mithilfe neuronaler Netze und Deep-Learning- Algorithmen können wir einem Computer beibringen, Objekte zu sehen, wiederzuerkennen und aus dem Gelernten Schlussfolgerungen zu ziehen“, schildert Dipl.-Ing. Heiko Seitz bei IDS. Inferenzaufgaben schnell erstellt Mit einer Inferenzkamera-Komplettlösung kombiniert IDS Deep- Learning-Erfahrung und Kameratechnik. Jedem Anwender wird damit der Soforteinstieg in die KI-basierte Bildverarbeitung ermöglicht. Mit NXT ocean ebnet IDS die Einstiegshürde und stellt nutzbare Werkzeuge bereit, mit denen ohne viel Vorwissen Inferenzaufgaben in wenigen Minuten erstellt und sofort auf einer Kamera ausgeführt werden können. Das Konzept basiert auf drei wichtigen Komponenten: einer einfach bedienbaren Trainingssoftware für neuronale Netze, einer intelligenten Kameraplattform sowie einem KI-Beschleuniger, der die neuronalen Netze hardwareseitig ausführt. Alle Komponenten hat der Hersteller selbst entwickelt und optimal aufeinander abgestimmt. Das macht es für den Anwender einfach und das Gesamtsystem leistungsfähig. Die cloud-basierte Trainingssoftware IDS-NXT-lighthouse führt Schritt für Schritt durch die Datenvorbereitung bis zum Training der künstlichen Intelligenz in Form eines neuronalen Netzes. Als Web anwendung ist das Programm sofort einsatzbereit. Dem Anwender stehen für seine Projekte genügend Speicherplatz und ausrechend Trainings-Performance in einem einfach bedienbaren Workflow zur Ver fügung. Anwender profitieren von der Rechenzentrums- und Netzwerkarchitektur von deutschen Servern der Amazon Web Services (AWS), die speziell eingerichtet wurde, höchsten Anforderungen an Datenschutz und -Sicherheit zu erfüllen. Präzise Vorhersage möglich Mit wenigen Konfigurationseinstellungen spezifiziert der Anwender in einfachen Dialogen die Anforderungen für Geschwindigkeit und Genauigkeit. Netzauswahl und Einrichtung der notwendigen Trainings parameter nimmt IDS-NXT-lighthouse da raufhin selbständig vor. Die Trainings ergebnisse ermöglichen dem Anwender bereits eine präzise Vorhersage über die Qualität der trainierten Intelligenz und erlauben so ein schnelles Ändern und Wiederholen des Trainingsprozesses. „Das System wird kontinuierlich verbessert und ausgebaut. Ohne Update und Wartungsphasen einplanen zu müssen, steht immer die aktuellste Version der Software zur Verfügung“, sagt Heiko Seitz. Der Anwender kann sich somit vollständig auf die Lösung seiner Anwendung konzentrieren, ohne das Wissen über Lernmethoden und künstliche Intelligenz selbst aufbauen zu müssen. Der Hersteller setzt bei IDS-NXT-lighthouse auf das „überwachte Lernen“ (Supervised Learning), um neuronale Netze zu trainieren. Die Deep Learning-Algorithmen lernen mit vorgegebenen Paaren von Ein- und Ausgaben. Dazu stellt der Lehrer – in dem Fall der Anwender – während des Lernens den korrekten Funktionswert zu einer Eingabe bereit, indem er einem Bildbeispiel die korrekte Klasse zuordnet. Dem Netz wird die Fähigkeit antrainiert, Assoziationen Dipl.-Ing. (FH) Heiko Seitz, technischer Autor, IDS Imaging Development Systems GmbH in Obersulm 14 INDUSTRIELLE AUTOMATION 02/2020 www.industrielle-automation.net

SENSORIK UND MESSTECHNIK selbstständig herzustellen, indem es Vorhersagen zu Bilddaten in Form von Prozentwerten macht. Je höher der Wert, desto genauer und sicherer ist die Vorhersage. Für einen schnellen Erfolg sorgt das nahtlose Zusammenspiel der Software mit den IDS-NXT-Kamerafamilien rio und rome. „Denn fertig trainierte neuronale Netze können direkt und ohne Programmieraufwand auf einer dieser Kameras hochgeladen und ausgeführt werden. Damit hat der Anwender sofort ein funktionierendes vollständiges Embedded-Vision-System, das eigenständig sieht, erkennt und Ergebnisse zu den aufgenommenen Bilddaten ableitet.“ Mit seinen digitalen Schnittstellen können sogar Maschinen direkt ange steuert werden. Keine Bandbreiten-Engpässe IDS hat für die intelligente IDS-NXT-Kameraplattform einen eigenen KI-Core namens „deep ocean core“ entwickelt, der vortrainierte neuronale Netze hardwarebeschleunigt ausführt. Das verwandelt Industriekameras in leistungsstarke Inferenzkameras, die künstliche Intelligenz im industriellen Umfeld sinnvoll nutzbar machen. Bildanalysen finden dezentral statt, wodurch sich Bandbreiten-Engpässe in der Übertragung vermeiden lassen. IDS-NXT-Kameras können, was Genauigkeit und Geschwindigkeit von KI-Aufgaben angeht, mit modernen Desktop-CPUs Schritt halten – bei gleichzeitig geringerem Platz- und Energieverbrauch. Durch die Abstimmung der IDS-eigenen Soft- und Hardware kann der Anwender die maximale Inferenzzeit zudem selbst vor dem Training bestimmen. IDS-NXT-lighthouse kümmert sich daraufhin um optimale Trainingseinstellungen unter Berücksichtigung der KI-Core-Performance der Kamera. Damit erwarten den Anwender bei der späteren Ausführung der Inferenz keine Überraschungen, wodurch zeitraubendes Nachjustieren und Nachtrainieren entfällt. „Das IDS-NXT-System bleibt damit außerdem für den Anwender, einmal integriert, immer kompatibel und konsistent in seinem Verhalten. Gerade bei industriell zertifizierten Anwendungen ist das ein klarer Vorteil“, beschreibt Heiko Seitz. Funktionsumfang wird erweitert Durch die leistungsfähige Hardware ist die Embedded-Vision-Plattform mehr als eine reine Inferenzkamera für die Ausführung von neuronalen Netzen. Der Funktionsumfang der CPU-FPGA-Kombination wird im nächsten Entwicklungsschritt mithilfe von Vision Apps vom Anwender nach Bedarf erweiterbar werden. Wiederkehrende Vision-Auf gaben lassen sich dann schnell einrichten und wechseln. Auch ein vollständig flexibel agierender Bildverarbeitungsablauf ist dann realisierbar. Aufgenommene Bilder durchlaufen z. B. zuerst eine Vorverarbeitung, bevor eine einfache und schnelle Klassifizierung Gut- und Schlecht-Teile sortiert. Beim Auf treten von Fehlern kann in Millisekunden ein weitaus komplexeres neuronales Netz nachgeladen werden, um die Fehlerklasse detaillierter zu bestimmen und die Ergebnisse an eine Datenbank zu übermitteln. Per App-Entwicklungskit werden maßgeschneiderte Lösungen einfach realisierbar. Anwender können dann individuelle Vision Apps in wenigen Schritten selbst erstellen und auf IDS-NXT-Kameras installieren und ausführen. Bilder: IDS IDS-NXT-Ocean ebnet die Einstiegshürde mit einfach nutzbaren Werkzeugen www.ids-imaging.de Your Global Automation Partner Überall zuhause! Hochflexibles I/O-System IIoT-ready: Maximale Datenübertragung dank Ethernet-Anbindung bis in den Ex-Bereich Einheitliches Engineering für alle Bereiche (Nicht-Ex, Zone 1, Zone 2) durch modulares Systemkonzept bei höchster Packungsdichte Hohe Verfügbarkeit durch umfassende Redundanzkonzepte für PROFIBUS DP, PROFINET, Modbus TCP und EtherNet/IP – selbst im Ex-Bereich www.turck.de/excom