Deep Learning mit Time-of-Flight-Sensorik für Einsteiger

Deep Learning mit Time-of-Flight-Sensorik für Einsteiger

Die Kombination von Time-of-Flight Kameras und Deep Learning ermöglicht es komplexe Aufgaben zeit- und kosteneffizient zu lösen, da das Anlernen der neuralen Netze von der räumlichen Information stark profitiert. Zudem erlaubt die 3D-Punktwolke ein genaues Positionieren und Vermessen von Objekten.

 Mit einer ToF-Kamera und Deep Learning können detektierte und klassifizierte Früchte auch dreidimensional im Raum verortet werden, um z.B. in Sortieranlagen die genaue Position an einen Roboter zu übergeben. (Bild: Data Spree GmbH)

Mit einer ToF-Kamera und Deep Learning können detektierte und klassifizierte Früchte auch dreidimensional im Raum verortet werden, um z.B. in Sortieranlagen die genaue Position an einen Roboter zu übergeben. (Bild: Data Spree GmbH)

Die Stärken von Deep Learning basierter Bildverarbeitung treten besonders bei einem hohen Variantenreichtum der zu untersuchenden Gegenstände auf. Ein gutes Beispiel hierfür ist die Sortierung und Verarbeitung von landwirtschaftlichen Erzeugnissen. Diese können sich in Form und Farbe stark voneinander unterscheiden, was klassische Bildverarbeitungsmethoden vor große Herausforderungen stellt. Zusätzlich erschweren oft unterschiedliche Lichtverhältnisse das Erstellen von generalisierten Lösungen, wodurch RGB-Kameras nur noch einen geringen Vorteil gegenüber Graustufenaufnahmen bieten. Abhilfe schaffen hier 3D-Kameras, wie die blaze von Basler, die über die Time-of-Flight (ToF) Methode nicht nur Graustufenaufnahmen als Intensitätsbild erzeugen, sondern zusätzlich, über Laufzeitmessungen von Lichtimpulsen im NIR, Distanzmessungen für jeden einzelnen Pixel vornehmen. Die resultierende Aufnahme kann anschließend als 2D-Tiefenbild oder als 3D-Punktwolke weiterverarbeitet werden und liefert zusätzliche Informationen über die abgebildete Szene. Im Vergleich zu 2D-RGB-Aufnahmen werden hier die Farbinformationen durch Forminformationen ersetzt, welches nicht nur Vorteile bei der gleichzeitigen Erkennung von roten und grünen Äpfeln hat, sondern zusätzliche Applikationen ermöglicht, wie z.B. das genau Positionieren und Vermessen der erkannten Objekte.

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https://data-spree.com/de/deep-learning-mit-time-of-flight-sensorik/

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