inVISION 6 2019

Bild: MVTec Software GmbH
Bild: MVTec Software GmbH
Anomalien einfach und zielsicher mit wenigen Bildern erkennen

Anomalien einfach und zielsicher mit wenigen Bildern erkennen

Deep-Learning-Verfahren werden sowohl für die Identifikation von Objekten als auch für die Detektion von Fehlern eingesetzt. Mit der Anomaly Detection in Halcon 19.11 lassen sich nun auch Anomalien lokalisieren, deren Aussehen und Erscheinungsform im Vorfeld nicht bekannt sind. Dabei werden defektfreie Bilder für das Training genutzt, was den Aufwand deutlich reduziert.

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Bild 1 | Bei der Schweißnahtanalyse nehmen Prüfer Röntgenbilder auf und werten diese vor einem Lichtkasten aus. Mittels eines digitalen Prüfassistenten soll die Fehlererkennung bei bildbasierten Prüfungen nun mit Deep Learning automatisiert werden. (Bild: sentin GmbH)
Bild 1 | Bei der Schweißnahtanalyse nehmen Prüfer Röntgenbilder auf und werten diese vor einem Lichtkasten aus. Mittels eines digitalen Prüfassistenten soll die Fehlererkennung bei bildbasierten Prüfungen nun mit Deep Learning automatisiert werden. (Bild: sentin GmbH)
Schweißnahtanalyse von Röntgenbildern mittels Deep Learning

Schweißnahtanalyse von Röntgenbildern mittels Deep Learning

Mit Hilfe von KI und Deep Learning ist ein digitaler Prüfassistent zur Bewertung von Röntgenbildern mit Aufnahmen von Schweißnähten entwickelt worden, der eine objektive Bewertung der Daten ermöglicht.

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Bild 1 | 3D-Thermografieaufnahmen der Entfaltung eines Airbags. Das 3D-Thermografiesystem nutzt dafür zwei High-Speed-s/w-Kameras sowie eine sehr schnelle Wärmebildkamera. Beleuchtet wird die Szene mit dem proprietären GOBO-System (Bild: Fraunhofer-Institut IOF)
Bild 1 | 3D-Thermografieaufnahmen der Entfaltung eines Airbags. Das 3D-Thermografiesystem nutzt dafür zwei High-Speed-s/w-Kameras sowie eine sehr schnelle Wärmebildkamera. Beleuchtet wird die Szene mit dem proprietären GOBO-System (Bild: Fraunhofer-Institut IOF)
Kamerasystem liefert räumliche Thermobilder mit 1kHz

Kamerasystem liefert räumliche Thermobilder mit 1kHz

Das Fraunhofer IOF hat sein High-Speed-3D-Kamerasystem mit einer LWIR-Thermografiekamera erweitert. Deren Daten werden den mithilfe der s/w-Kameras rekonstruierten 3D-Punkten zugeordnet, wodurch räumliche Thermobilder mit 1kHz möglich sind.

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