KI & Deep Learning

Bild: elunic AG
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Schneller am Ziel

Schneller am Ziel

In der Praxis lässt sich meist einfach entscheiden, ob KI das beste Verfahren für die jeweilige Aufgabe der optischen Qualitätssicherung ist. Je schwieriger die Gut-/Schlecht-Unterscheidung, desto mehr brilliert sie. Richtig durchgeführte KI-Projekte sparen Produktionskosten oder können sogar den Markteintritt um Monate vorverlagern.

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Bild: ifm electronic gmbh
Bild: ifm electronic gmbh
Die richtigen Maße

Die richtigen Maße

Wenn in industriellen Anwendungen vom digitalen Zwilling die Rede ist, geht es um das Modell einer Maschine, einer Anlage oder eines Produkts im Computer. Anders bei der Firma Virtual Retail, die mithilfe von Bildverarbeitung einen digitalen Zwilling kreiert, der das Online Shopping von Mode vereinfachen soll. Neuronale Netze und Deep Learning spielen dabei eine wichtige Rolle.

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Bild: IDS Imaging Development Systems GmbH
Bild: IDS Imaging Development Systems GmbH
Doppeltes Jubiläum

Doppeltes Jubiläum

Auf der Titelseite der allerersten inVISION Ausgabe vor zehn Jahren war IDS mit dem Thema ´Bildverarbeitung mit USB 3.0´ zu sehen. Im Laufe der Jahre hat sich das Obersulmer Familienunternehmen entscheidend weiterentwickelt. Eine kurze Reise in die Vergangenheit und die Zukunft des Industriekameraherstellers mit Gründer und Eigentümer Jürgen Hartmann.

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Bild: Lakera AI AG
Bild: Lakera AI AG
Transparent AI

Transparent AI

The next generation of machine vision in industrial systems will rely on complex AI. Companies that want to safely innovate with machine vision need to put reliability and trust at the core of their development and operations. In this article, Lakera provides insights into challenges and solutions.

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Bild: IDS Imaging Development Systems GmbH
Bild: IDS Imaging Development Systems GmbH
Es ist Zeit für KI

Es ist Zeit für KI

KI-basierte Bildverarbeitung wird die Wettbewerbsfähigkeit vieler Unternehmen verbessern. Wer sie bereits getestet und erste Anwendungen umgesetzt hat, ist davon begeistert, wie schnell gute Ergebnisse erzielbar sind. Doch leider wird KI-Vision noch nicht flächendeckend evaluiert und in neue Projekte eingeplant, denn ganz so intuitiv und einfach nutzbar, wie oftmals beschrieben, ist es dann meistens doch (noch) nicht. Hier setzt IDS NXT an.

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Bild: Opto GmbH
Bild: Opto GmbH
Gute Fehler

Gute Fehler

KI ist in aller Munde, aber kaum jemand vertraut dem ‚Prozess‘. Wie werden die Daten verarbeitet? Nach welchen Normen wird gemessen? Das sind häufige Fragen, wenn es um die Entscheidung geht, ein neues Deep-Learning-Modell einzusetzen, um die Qualitätssicherung abzubilden.

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Bild: Maddox AI GmbH
Bild: Maddox AI GmbH
KI-Diskrepanz

KI-Diskrepanz

Während 70 Prozent der Teilnehmer einer Umfrage KI-basierte Inspektionssysteme für serienreif halten, setzen aktuell lediglich 17 Prozent diese auch ein. Dies ist bemerkenswert, da gleichzeitig fast 80 Prozent der befragten Firmen immer noch auf eine manuelle Qualitätskontrolle setzen. Wie diese Diskrepanz zu erklären ist, wurde im Rahmen einer Umfrage von Maddox AI mit über 110 Anwendern und Marktbeobachtern ergründet.

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Bild: Rauscher GmbH
Bild: Rauscher GmbH
CPU-Entlastung

CPU-Entlastung

Mit der Netzwerkkarte GevIQ löst Matrox Imaging (Vertrieb Rauscher) die aktuellen technischen Nachteile von Highend-GigE-Vision-Systemen. Die grundlegende Idee ist, die CPU durch eine zusätzliche Karte – ähnlich wie bei einem Framegrabber – zu entlasten und das De-Paketizing der Bilder ohne CPU-Einsatz vorzunehmen.