Beispielhaft umgesetzt wurde eine Deep Learning-Anwendung zuletzt in der Holzverarbeitung. Hierbei wurden in großer Anzahl Bilder von roh geschnittenen Brettern mit Baumkanten die Lage der Jahresringe trainiert. Das Ziel war es, durch eine programmierbare Kamera der Produktfamilie Inspector P65x über den Verlauf der Jahresringe die Drehlage zu erkennen. Aus diesem Training heraus kann die Kamera neue, ihr nicht bekannte Bilder bewerten und einem Ergebnis zuordnen. Ihr wurde mittels Deep Learning beigebracht, wie das Holz am besten genutzt werden kann – eine Aufgabe, die sonst von erfahrenen Menschen erledigt wird. Auf diese Weise wird jetzt das Holz in der Maschine so positioniert, dass eine optimale Bearbeitung und Materialausnutzung erreicht wird.
Ausbau des Deep Learning- Sensorportfolios
Mit der Umsetzung von Deep Learning in ausgewählten Sensoren und Sensorsystemen zündet Sick nach dem Eco-System Sick AppSpace die nächste Stufe in AppSpace ein neues Sensor-Software-Konzept, das anpassungsfähige und zukunftssichere Lösungen für Automatisierungsanwendungen schafft. Zu den kommenden Deep-Learning-Produkten, deren Kundenanpassung für den Anwender echte Mehrwerte generiert, gehören natürlich weitere bildverarbeitende Sensoren und Kameras.
Das Konzept des spezialisierten Sensors mit künstlicher Intelligenz ist prinzipiell auch auf einfache Sensoren, wie induktive Näherungsschalter, Reflexions-Lichtschranken, Ultraschallsensoren und andere anwendbar. Darüber hinaus bieten Systemlösung wie die immer anspruchsvoller werdende Fahrzeugklassifizierung an Mautstationen Potenzial für eine Deep Learning gestützte Klassifikation und Einteilung von Fahrzeugen in Mautklassen. Gleichzeitig gilt es, alte Pfade zu verlassen, Grenzen zu sprengen und Neues zu ermöglichen: Die Nutzung neuronaler Netzwerke und die Möglichkeit, selbstständig Wissen aus Erfahrungen zu generieren, wird neue kognitive Bereiche erschließen und bisher undenkbare Applikationen ermöglichen, die Prozesse effizienter und produktiver machen.
Sick hat Deep Learning in der Holzverarbeitung erstmals industriegerecht umgesetzt – und damit den Beweis erbracht, dass künstliche Intelligenz und Sensorintelligenz zusammenwachsen. Ein Holzweg sieht anders aus…
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