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In fünf Schritten zum Deep-Learning-Projekt für die Fabrikautomation

how to implement a deep learning project

Die Deep-Learning-Bildanalyse eröffnet in vielen Branchen Möglichkeiten zur Fabrikautomation . Deep-Learning-Bildverarbeitungssysteme können zahlreiche neue Anwendungen bewältigen, von der Prüfung auf Oberflächenfehler bis zum Sortieren variabler Teile, dem Prüfen der Endmontage, der Einstufung der Produktqualität oder dem Lesen anspruchsvoller Texte.

Die herkömmliche oder „regelbasierte“ Bildverarbeitung funktioniert zuverlässig mit konsistenten, gut gefertigten Teilen und liefert hervorragende Ergebnisse in hochpräzisen Anwendungen. Zu diesen zählen Führung, Identifikation, Messung und Inspektion, die alle mit extrem hohen Geschwindigkeiten und großer Genauigkeit ausgeführt werden können. Diese Art der Bildverarbeitung ist bei bekannten Variablen ganz hervorragend: Ist ein Teil vorhanden oder nicht? Wie weit ist dieses Objekt genau von jenem entfernt? Wo muss dieser Roboter jenes Teil positionieren? Diese Aufgaben können in einer kontrollierten Umgebung problemlos am Fließband erledigt werden. Aber was passiert, wenn die Dinge nicht so eindeutig sind?

Hier kommt das Deep Learning für die Bildverarbeitung ins Spiel. Deep Learning verwendet beispielbasierte Algorithmen und neuronale Netze, um Fehler zu analysieren, Objekte zu lokalisieren und zu klassifizieren und gedruckte Markierungen zu lesen. Wenn ein Computer anhand vieler Beispiele lernt, was ein gutes Bild ausmacht, kann er durch Berücksichtigung der erwarteten Abweichungen den Unterschied zwischen einem guten und einem fehlerhaften Teil erkennen.

Die ersten Schritte mit Deep Learning - Beispielbasiertes Mobilgerät 

Werksleiter zögern jedoch zu Recht, ihre bestehenden qualifizierten Prozesse zugunsten möglicher Vorteile einer neuen Technologie zu riskieren. Wenn ein Werksleiter eine neue Technologie einführt und diese die Effizienz verbessert, erhält er eine Prämie. Wenn ein Werksleiter eine neue Technologie einführt und diese die Linien zum Erliegen bringt, hat dies zahlreiche negative Folgen.

Die Einführung von Deep Learning in fünf Schritten

Die erfolgreiche Einführung von Deep Learning in eine Automatisierungsstrategie kann zu Kosteneinsparungen und einer Verbesserung ineffizienter interner Prozesse führen, komplexe Inspektionsanwendungen automatisieren, die mit regelbasierten Bildverarbeitungstools unmöglich sind, sowie den Durchsatz erhöhen.

Die folgenden fünf Bereiche sollten vor der Durchführung Ihres ersten Deep-Learning-Pilotprojekts berücksichtigt werden:

  1. Angemessene Erwartungen setzen
  2. Den Return on Investment von Deep Learning verstehen
  3. Ihre Ressourcenplanung und Anforderungen beherrschen
  4. Klein mit einem ersten Pilotprojekt beginnen
  5. Einen mehrstufigen Projektansatz durchlaufen

Die folgende detaillierte Anleitung kann Fabriken und Herstellern, für die Deep Learning Neuland ist, helfen kostspielige Fehler und Zeitverluste zu vermeiden, während sie organisatorische Unterstützung für die beachtlichen Vorteile der Technologie liefert. Wenn es ordnungsgemäß gemacht wird, kann das erste erfolgreiche Projekt zu einem ehrgeizigeren, strategischen Roll-Out führen.

Laden Sie das kostenlose eBook Erste Schritte im Deep-Learning-Pojekt für die Fabrikautomation herunter und erfahren Sie mehr über diese fünf Schritte.

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