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.

HSI Goes AI

Image 1 | Comparing Yatsuhashi crackers with the results of RGB and HSI. The results show that misclassification with RGB is quite common due to the influence of light and other factors. The HSI results show that Sparse Modelling is capable of classifying

Different applications show that combining Hyperspectral Imaging (HSI) with AI and Sparse Modeling of Hacarus enables new possibilities to improve the accuracy of image data analysis, both for manufacturing and medical domains.

Transparent AI

Current ML development practices are insufficient to create reliably and trustworthy solutions. Products are often only tested in operation (above). Setting up integrated and data-driven infrastructure is a must-have to create the next generation of machine vision applications (below).

The next generation of machine vision in industrial systems will rely on complex AI. Companies that want to safely innovate with machine vision need to put reliability and trust at the core of their development and operations. In this article, Lakera provides insights into challenges and solutions.

Holz-Klassifizierung

Bild 2 | 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.