Bildverarbeitung ist eine Schlüsseltechnologie für die Automatisierung. Dies unterstreicht die MVTec Software GmbH (www.mvtec.de) mit ihrem Messeauftritt auf der automatica vom 19. bis 22. Juni 2018 in München. An Stand 305 in Halle B5 zeigt der führende Anbieter von Machine-Vision-Standardsoftware, wie sich mit industrieller Bildverarbeitung die Prozesse in der Automatisierung und Robotik optimieren lassen. Im Blickpunkt stehen dabei die aktuellen Versionen der Softwareprodukte HALCON und MERLIC. In Live-Demos können Standbesucher den Einsatz moderner Machine-Vision-Technologien in Automatisierungsszenarien hautnah erleben. Zudem gibt es Einblicke in neue Bildverarbeitungsfunktionen rund um Parallelisierung und Matching.
HALCON 18.05: Deep Learning auf Embedded-Boards
Am Messestand demonstrieren Experten die Nutzung komplexer Deep-Learning-Algorithmen auf Embedded-Plattformen: Am Beispiel des Embedded-Boards Jetson TX2 von NVIDIA wird deutlich, wie sich verschiedenste Objekte wie Tabletten oder Obst schnell und präzise durch Deep Learning klassifizieren lassen. Dabei werden auch Schriftzeichen- und Zahlenkombinationen im Rahmen von OCR-Anwendungen sicher erkannt. Die Live-Demo zeigt eindrucksvoll, dass sich Embedded-Hardware auch für anspruchsvolle Machine-Vision-Aufgaben eignet. Eine weitere Demo visualisiert ein Anwendungsszenario aus der Robotik: Ein Roboterarm greift in eine Ansammlung von Objekten und findet dank moderner Matching-Technologien von MVTec HALCON zielsicher die Position des relevanten Gegenstandes. Diesen nimmt der Arm präzise aus der Kiste, erkennt ihn mittels einer 2D-Kamera, sowie innovativer Deep-Learning-Technologie, und sortiert ihn heraus.
MERLIC 4 Preview: Parallelisierung und Nutzung von Hilscher-Karten
Ebenfalls werden Funktionen der aktuellsten Preview-Version von MERLIC 4 in einer Demo veranschaulicht: So werden mithilfe von zwei Kameras verschiedene Inspektionsaufgaben gelöst und dabei Features rund um die Parallelisierung, also die parallele Ausführung voneinander unabhängiger Tools, demonstriert. Dabei wird auch ersichtlich, wie MERLIC mit Deep-Learning-basierten OCR-Technologien in Sekundenbruchteilen exakt unterschiedliche Schrifttypen auf Verpackungen, wie etwa Haltbarkeitsdaten oder Chargennummern, erkennt. Zudem wird die nahtlose Einbindung einer speicherprogrammierbaren Steuerung (SPS) in Vision-Systeme mit MERLIC dargestellt. Im Übrigen wird MERLIC in Zukunft über Hilscher-Karten noch besser in Automatisierungslösungen integriert, wie z.B. mithilfe von Profibus. Zu dieser zukunftsweisenden Entwicklung wurden bereits erste erfolgreiche Tests durchgeführt.
Um diese vielfältigen Demonstrationen abzurunden, hält Prof. Carsten Steger, Director of Research bei MVTec, auf dem automatica Forum einen Vortrag zum Thema „Einsatzchancen von Machine Learning in der industriellen Bildverarbeitung – am Beispiel aktueller Projekte in der Lebensmittel- und Pharma-Industrie“.
