Von Oberflächenerkennung bis Bin Picking
Generell gibt es kaum Einschränkungen bezüglich der möglichen Use Cases mit dem System. Machbar sind „Defekterkennung z.B. in Metalloberflächen oder in der Polymerherstellung, Prüfung auf korrekt gepackte Blister-Verpackungen in der Pharmaindustrie, Vollständigkeitsprüfungen bei Bauteilen oder Kontrollen in der Lebensmittelindustrie“, schildert die Gruppenleiterin. Auch die Vereinzelung von chaotisch bereitgestellten Objekten (Bin Picking) lässt sich umsetzen, ebenso wie Sortier- und Zählaufgaben. Inferenz ist sowohl auf CPUs etwa mit Intel OpenVino möglich, aber auch auf GPUs verschiedener Hersteller. Dabei lassen sich unterschiedliche Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow und vortrainierte Netzwerke darauf per Dropdown-Menü auswählen. Weitere Netzwerke wie ONNX, Keras oder Microsoft CNTK können ebenfalls genutzt werden.
Ausbau der Partnerschaft
Künftig wollen die Partner weitere neue Lösungen erarbeiten. Wenn sich langfristig mehr 5G-Campusnetze in der Produktion etablieren, lässt sich die Bandbreite der AI-Workstation durch PCI Express-Bausteine weiter erhöhen. Auch eine Profinet-Anbindung, die in der Produktion häufiger gefragt ist, könnte noch umgesetzt werden.
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