Die MVTec Software GmbH (www.mvtec.de), führender Anbieter von Bildverarbeitungssoftware, zeigt auf der embedded world in Nürnberg in Halle 4, Stand 203, aktuelle Entwicklungen ihres Embedded-Vision-Portfolios. Die Highlights: MVTec HALCON und MERLIC für Embedded Vision sowie HALCON 17.12, die neue Version der Standardsoftware für Machine Vision. Letztere bringt erstmalig mächtige Deep-Learning-Funktionen auf Vision-Systeme. Anwender können damit eigene neuronale Netze (Convolutional Neural Networks, CNNs) für die Klassifizierung von Bilddaten trainieren und dabei auf vortrainierte Netze als Basis zurückgreifen. Das spart signifikant Zeit.
Zudem können die Besucher Zukunftstrends der industriellen Bildverarbeitung in Fachvorträgen erleben: So spricht Christoph Wagner, Produktmanager Embedded Vision bei MVTec, auf der embedded world Conference zum Thema „Embedded Vision – Efficient Development of Applications Using Professional Vision Software”. Johannes Behrends, Senior Application Engineer, gibt auf dem Ausstellerforum einen Einblick in die Nutzung von Deep-Learning-Technologien. Der Titel seines Vortrags lautet: „Utilizing deep learning to classify image data with MVTec HALCON”.
Live-Demos: HALCON und MERLIC für Embedded Vision
Abgerundet wird der Messeauftritt durch praxisnahe Live-Demos: So zeigen Experten den Einsatz komplexer Deep-Learning-Algorithmen auf einem NVIDIA Jetson TX2 Embedded Board. Dabei wird ersichtlich, wie schnell und leistungsfähig sich die Klassifikation von Objekten mittels Deep Learning auch auf Embedded-Systemen realisieren lässt. Die Demo belegt zudem, dass sich Embedded-Hardware hervorragend auch für komplizierte Machine-Vision-Aufgaben eignet.
Eine weitere Demo zeigt vier Embedded Boards, die Machine-Vision-Anwendungen mit MVTec HALCON ausführen. Dabei bewegt eine lineare Platte eine Box mit Barcodes, QR-Codes und OCR-Anwendungen von einer Seite zur anderen. Jedes Board ist mit einer Kamera verbunden und löst eine Aufgabe. Bildschirme zeigen die Ergebnisse live und demonstrieren damit die Performance von Embedded Vision mit HALCON.
Zudem steht MVTec MERLIC im Fokus: Eine Demo zeigt, wie MERLIC auf einer ADLINK Smart Camera ausgeführt wird und mit Hilfe von Deep-Learning-basiertem OCR in Sekundenbruchteilen präzise verschiedenste Schrifttypen auf Verpackungen, wie etwa Haltbarkeitsdaten oder Chargennummern, erkennt. Hier erfahren Besucher auch, wie sich mit MERLIC eine speicherprogrammierbare Steuerung (SPS) nahtlos in Vision-Systeme einbinden und auf einer mobilen Plattform das Remote Frontend visualisieren lässt.
