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Einführung in Deep Learning für die Fertigung

What is Deep Learning Large

Wenn Sie darüber nachdenken, wie man einem Kind beschreibt, was ein Haus ist, könnte ein Ansatz sein, ein Rechteck mit einem Dreieck darauf und einer Tür sowie einige Fenster zu zeichnen und zu sagen: Das ist ein Haus.” Ein anderer Ansatz wäre es, dem Kind verschiedene Bilder unterschiedlicher Häuser zu zeigen, bis das Kind zu verstehen beginnt, was ein Haus ist. Letztendlich könnte das Kind ein ähnliches Gebäude, wie beispielsweise eine Wohnhausanlage sehen und gleich den Unterschied zwischen beiden verstehen.

Durch das Lernen anhand von Häuserbildern lernt das Kind mit Beispielen. Dieser Vorgang steht grundlegend im Zentrum des Deep Learning, besonders für die Fertigung.

Deep Learning ist eine Untergruppe der künstlichen Intelligenz und Teil der größeren Familie des maschinellen Lernens. Anstelle von durch Menschen programmierte aufgabenspezifische Computeranwendungen nimmt Deep Learning unstrukturierte Daten und lernt eigenständig, um auf der Basis dieser Lerndaten genauere Ergebnisse zu erzielen. Deep-Learning-Anwendungen lernen und lösen eng eingegrenzte Aufgaben, ohne ausdrücklich darauf programmiert zu sein.

Deep Learning ist also nicht nur eine ferne Technologie, die den Menschen in Zukunft helfen soll. Es löst Probleme—banale und wichtige—bereits heute: Gesichtserkennung zum Entsperren von Handys oder Identifizieren von Freunden auf Social Media-Fotos, Empfehlungsmaschinen zum Streamen von Video- und Musikdiensten oder beim Einkaufen auf E-Commerce-Sites; medizinische Bildgebung zum Diagnostizieren von Krankheiten wie Krebs; Spam-Filtern in E-Mails und Erkennung von Kreditkartenbetrug.

Deep-Learning-Anwendungen leben davon, dass Anomalien und Abweichungen innerhalb eines Datensatzes konsistent und im entsprechenden Umfang erkannt werden. An sich sind Menschen gut darin zu erkennen, was anders ist oder zu verstehen, was ein Haus zu einem Haus macht. Computersysteme auf der Basis strenger Programmierung hatten dagegen bisher ihre Probleme damit.

Menschen werden bei der Entscheidungsfindung jedoch schnell müde, Computer nicht. Aus diesem Grund kann Deep Learning, wenn es für die richtigen Anwendungsarten zusammen mit industrieller Bildverarbeitung implementiert wird, Fertigungsunternehmen großen Nutzen bringen. Die Amortisation anderer aufstrebender Technologien könnte dahingegen Jahre in Anspruch nehmen.

Die Deep-Learning-Technologie wird verwendet, um Muster vorherzusagen und wichtige geschäftliche Entscheidungen zu treffen. Dieselbe Technologie wird nun in erweiterte Herstellungspraktiken im Bereich Qualitätsprüfung und sonstigen auf Entscheidungen beruhenden Anwendungsfällen, wie die Defekterkennung oder Endmontageprüfung, migriert.

Ein Großteil von Deep Learning beruht auf der Arbeit neuronaler Netze. Wenn ein neuronales Netzwerk lernt, werden Lerndaten in die unterste Ebene, die Eingabeebene, eingespeist, durchlaufen die folgenden Rechenebenen und werden auf komplexe Weise multipliziert und addiert, bis sie schließlich grundlegend verändert die Ausgabeebene erreichen. Hier stellt das Programm fest, warum ein Bild ein Haus und kein Hund ist.

Die explosionsartige Zunahme der Deep-Learning-Technologien ist nicht zuletzt auf die zunehmende Beliebtheit moderner Videospiele zurückzuführen. Laut MIT „verlangen die komplexen Bilder und das schnelle Tempo der heutigen Videospiele Hardware, die mithalten kann. Das Ergebnis war der Grafikprozessor (GPU), der Tausende relativ einfacher Prozessorkerne auf einem einzigen Chip vereint. Es dauerte nicht lange, bis die Forscher erkannten, dass die Architektur einer GPU der eines neuronalen Netzes auffallend ähnlich ist."

Diese modernen Hochleistungs-GPUs machten die 50-schichtigen neuronalen Netze von heute, welche die Basis für Deep-Learning-Anwendungen sind, erst möglich. Die Produktionstechnologie erhält auf diese Weise beeindruckende neue Möglichkeiten, um Bilder zu erkennen, Trends zu unterscheiden und intelligente Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen.

Um mehr über Deep-Learning-Technologien für die Fertigung zu erfahren, laden Sie unser kostenloses eBook Deep Learning im Vergleich zu industrieller Bildverarbeitung herunter.

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