Kategorie: KI & Deep Learning

No Code KI-Vision

Bild 1 I IDS NXT ermöglicht die Umsetzung vieler einfacher Bildanalysen von der Idee bis zum voll funktionsfähigen Embedded KI-Vision System, ohne dass dazu Vorkenntnisse erforderlich sind.

Das Potential, das KI-Vision bietet, ist riesig. Doch herrschen in vielen Unternehmen noch Vorbehalte gegenüber KI. IDS erweitert daher sein KI-Vision-Engagement und bietet mit Fachwissen und zahlreichen Lösungswerkzeugen ein umfassendes Angebot zur Anwendungsentwicklung von der Konzept- bis zur Integrationsphase.

Vielfalt eliminieren

Mit normalisierten Bildern kann sich das Training des Modells auf das Wesentliche konzentrieren – hier Fehler auf einer lackierten Oberfläche.

Mit der Bildnormalisierung von Eigen Innovations können Systemintegratoren und Hersteller Deep Learning Modelle schneller umsetzen, zuverlässiger machen, über mehrere Linien und Standorte skalieren und kontinuierlich verbessern.

Robust und mit langen Kabeln

Viele verschiedene Anwendungen können heutzutage durch die Ausführung von Computer-Vision-Algorithmen auf einem Embedded-Vision-System gelöst werden. Diese Systeme zeichnen sich durch geringes Gewicht und Größe, niedrigen Stromverbrauch und minimale Kosten für die Hardware aus.

Holz mittels KI kontrollieren

Labeln von qualitätsmindernden Merkmalen in der Visual Quality Inspection Webanwendung mit KI-Vision: Bounding Boxes (o.); Segmentierung (u.)

Für Holzproduzenten ist es wichtig zu wissen, in welche der verschiedenen Qualitätsklassen das unverarbeitete Rundholz fällt. Die Edge-Apps von Siemens, sind auch für solche KI-Vision-Anwendungen einsetzbar.

Schneller am Ziel

In der Praxis lässt sich meist einfach entscheiden, ob KI das beste Verfahren für die jeweilige Aufgabe der optischen Qualitätssicherung ist. Je schwieriger die Gut-/Schlecht-Unterscheidung, desto mehr brilliert sie. Richtig durchgeführte KI-Projekte sparen Produktionskosten oder können sogar den Markteintritt um Monate vorverlagern.

Holz-Klassifizierung

One-Click-Deployment des ML Package in der Visual Quality Inspection Webanwendung nach Training in der Cloud auf die Edge Box mittels ´Start Prediction´.

Für Holzproduzenten ist es wichtig zu wissen, in welche der verschiedenen Qualitätsklassen das unverarbeitete Rundholz fällt. Die Edge-Apps von Siemens sind auch für solche KI-Vision-Anwendungen einsetzbar.

Die richtigen Maße

Aus zwei Aufnahmen eines Körpers erzeugt die KI zunächst Silhouetten und ermittelt die Körpermaße. Damit kann Sizeez zusammen mit den Größentabellen der Hersteller eine passende Empfehlung erstellen.

Wenn in industriellen Anwendungen vom digitalen Zwilling die Rede ist, geht es um das Modell einer Maschine, einer Anlage oder eines Produkts im Computer. Anders bei der Firma Virtual Retail, die mithilfe von Bildverarbeitung einen digitalen Zwilling kreiert, der das Online Shopping von Mode vereinfachen soll. Neuronale Netze und Deep Learning spielen dabei eine wichtige Rolle.

Die richtigen Maße

Bild 1 I Aus zwei Aufnahmen eines Körpers erzeugt die KI zunächst Silhouetten und ermittelt die Körpermaße. Damit kann sizeez zusammen mit den Größentabellen der Hersteller eine perfekte Empfehlung erstellen.

Wenn in industriellen Anwendungen vom digitalen Zwilling die Rede ist, geht es um das Modell einer Maschine, einer Anlage oder eines Produkts im Computer. Anders bei der Firma Virtual Retail, die mithilfe von Bildverarbeitung einen digitalen Zwilling kreiert, der das Online Shopping von Mode vereinfachen soll. Neuronale Netze und Deep Learning spielen dabei eine wichtige Rolle.

Edge AI Platform to Provide Sensor Fusion

Smartcow releases Ultron, an NVIDIA Jetson-based edge AI platform with sensor fusion capability that brings high computing power to the edge for industrial applications requiring logic-based decisions for automated processes and machines.