KI-Klassifizierung nutzt Convolutional Neural Networks (CNNs), die Bilder analysieren und sie anhand bestimmter Merkmale einer vordefinierten Klasse zuordnen. Dabei lernt das System durch Training, typische Eigenschaften der jeweiligen Klassen zu unterscheiden. Die hohe Fehlervarianz stellt für die regelbasierte Bildverarbeitung eine schwer zu bewältigende Herausforderung dar, die aber durch KI-Modelle mit geringem Aufwand lösbar ist. Mit dem Modul ONNX lassen sich nun vorhandene KI-Modelle auf leistungsstarker Wenglor-Hardware, wie den Smart Cameras der B60-Serie oder dem Machine Vision Controller, ausführen. Anwendende profitieren von der Möglichkeit, regelbasierte Module und KI-Module zu kombinieren, und dabei auf vorhandene Industrieschnittstellen zurückzugreifen. Im konkreten Anwendungsfall bedeutet dies vor allem eins: höchste Flexibilität. Die umfassende Bildverarbeitungssoftware UniVision 3 bietet dazu sämtliche Tools für die Vorverarbeitung an, wie z.B. Filtermöglichkeiten, Lagenachführung und das Einsetzen von Regionen. In den etablierten Workflow kann nun KI-Klassifizierung eingebunden werden, um komplexe Anforderungen zu bewältigen. Ist beispielsweise ein Bauteil gezielt durch Lagenachführung erfasst worden, kann dieses im Bild auch gemessen oder kalibriert werden. Kurzum sind sämtliche Standardtools einsatzbereit, die eine Bildverarbeitungssoftware bieten, ab sofort auch kombinierbar mit KI.
Nach der erfolgreichen Aufgabenlösung kann außerdem auf gängige Standardschnittstellen wie TCP/IP sowie Industrial Ethernet-Schnittstellen wie Profinet, EtherNet/IP und Ethercat zugegriffen werden. Für die schnelle und einfache Kommunikation mit Robotern verschiedener Hersteller stehen zudem Schnittstellen für Robot Vision und robotergeführtes Schweißen zur Verfügung. Die über eine Drittanbieter-Software erstellten ONNX-Modelle werden unmittelbar in die UniVision-Inferenz integriert und können auf der Wenglor-Hardware ausgeführt werden. Ein hoher Aufwand für die Datenvorbereitung oder zusätzliche Hardware entfällt.
