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Drei Trends für die industrielle Automatisierung

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Seit ihrem Beginn in den 1980er-Jahren befasste sich die industrielle Bildverarbeitung mit zwei Dingen: der Verbesserung von Leistungsfähigkeit und -vermögen der Technologie sowie deren Benutzerfreundlichkeit. Heute setzt die industrielle Bildverarbeitung auf Kameras mit einer höheren Auflösung mit mehr Intelligenz, um neue automatisierte Lösungen sowohl auf Werksebene als auch außerhalb davon zu ermöglichen, — all dies mit einer einfachen Bedienung, die jener des Smartphones nahe kommt. Dadurch werden die technischen Anforderungen und damit verbunden Kosten deutlich reduziert.

Und wie in anderen Branchen, die von den schnellen technologischen Fortschritten profitieren, wie Big Data, Cloud, künstlicher Intelligenz (KI) und mobilen Geräten, werden auch Hersteller, Logistikzentren und andere Unternehmen von drei wesentlichen Fortschritten in der industriellen Bildverarbeitung für die Automatisierung profitieren.

Schnelle Verbesserung der Sensortechnologie

Während weiterhin Kameras mit 1, 2 und 5 Megapixel (MP) das Gros der industriellen Bildverarbeitungskameras ausmachen, verzeichnen wir deutliches Interesse an Smartkameras mit einer noch höheren Auflösung von bis zu 12 MP. Hochauflösende Sensoren bedeuten, dass eine einzelne Smartkamera, die Arbeit mehrerer Smartkameras mit geringerer Auflösung übernehmen kann, wobei die hohe Präzision der Prüfungen gewahrt bleibt.

Die zum Patent angemeldete Bildverarbeitungstechnologie High Dynamic Range Plus (HDR+) von Cognex liefert sogar eine noch bessere Bildtreue als ein herkömmlicher HDR. Sie unterstützt Smartkameras bei der Prüfung mehrerer Bereiche auf großen Objekten, bei denen keine gleichmäßige Beleuchtung gegeben ist. In der Vergangenheit konnten Abweichungen der Beleuchtung fälschlicherweise als Fehler eingestuft werden oder das Merkmal war nicht einmal erkennbar. Heute trägt HDR+ dazu bei, die Auswirkungen von Beleuchtungsabweichungen zu verringern, wodurch Anwendungen selbst in den schwierigsten Umgebungen möglich wurden, die noch vor wenigen Jahren die Fähigkeiten der industriellen Bildverarbeitungstechnologie überstiegen.

Während moderne Smartkameras mit HDR+ Technologie auf frei programmierbaren Schaltkreisen (Field Programmable Gate Arrays, FPGAs) betrieben werden, um die Qualität des aufgenommenen Bildes mit Bildfrequenzgeschwindigkeiten zu verbessern, werden komplementäre Sensortechnologien, wie z. B. Time-of-Flight (TOF)-Sensoren, integriert, um eine „entfernungsabhängige dynamische Scharfstellung“ zu ermöglichen. Das neue HPIT (High Powered Integrated Torch) -Bilderfassungssystem, das die ToF-Abstandsmessung und die Hochgeschwindigkeits-Flüssiglinsentechnologie nutzt, entfaltet seine Wirkung, indem es einen dynamischen Autofokus mit der Bildfrequenz ermöglicht. Die neuesten Barcode-Lesegeräte beinhalten die HPIT-Fähigkeit für Anwendungen, wie extrem schnelle Tunnelsortierung und Lagerverwaltung in Situationen, in denen Verpackungen und Produktgröße erheblich variieren können und die erfordern, so dass sich die Kamera schnell an verschiedene Brennweiten anpassen muss.

Integration in Deep Learning

So wie sich die KI in anderen Branchen auswirkt, ermöglicht die Deep-Learning-Bildverarbeitungssoftware Unternehmen die Automatisierung von Prüfungen, die früher nur manuell erledigt werden konnten, oder die effizientere Lösung komplexer Prüfaufgaben, deren Durchführung mit herkömmlicher regelbasierter industrieller Bildverarbeitung umständlich oder zeitaufwändig ist.

Der größte Nutzen, der die Investitionen in Deep Learning vorantreibt, ist in vielen Fällen die Möglichkeit, hunderte menschliche Prüfer mit auf Deep-Learning-basierenden Prüfsystemen neu zuzuteilen. Erstmals haben Hersteller eine Technologie, welche eine Inspektionslösung bietet, die eine vergleichbare Leistung wie der Mensch erbringen kann.

Ein Beispiel, wie Unternehmen von Deep Learning profitieren, ist die Defekterkennungsprüfung. Jeder Hersteller möchte Produktionsdefekte so weit und so früh wie möglich im Herstellungsprozess erkennen, um spätere Auswirkungen zu verringern, welche Zeit und Geld kosten.

Die Defekterkennung ist deshalb so schwierig, weil es fast unmöglich ist, die hohe Anzahl von Abweichungen dahingehend zu berücksichtigen, was einen Fehler darstellen kann oder welche Anomalien möglicherweise in den Bereich einer zulässigen Abweichung fallen. Folglich setzen viele Hersteller am Ende des Prozesses menschliche Prüfer ein, um eine endgültige Prüfung auf unzulässige Produktfehler durchzuführen. Mit Deep Learning können Ingenieure ein industrielles Bildverarbeitungssystem trainieren, damit es anhand eines Datensatzes von Referenzbildern lernt, was ein zulässiger oder unzulässiger Fehler ist, anstatt das Bildverarbeitungssystem zu programmieren, damit es die tausende möglicher Fehler berücksichtigt.

Das Internet der Dinge

Eine wichtige Entwicklung für Smartkamera-Bildverarbeitungssysteme, welche Industrie 4.0-Initiativen ermöglichen, ist die Open Platform Communications Unified Architecture (OPC UA). OPC UA ist ein industrieller Interoperabilitätsstandard mit Beiträgen von allen wichtigen Berufsverbänden der Bildverarbeitungsindustrie auf der ganzen Welt, der zur Unterstützung der Kommunikation von Maschine zu Maschine entwickelt wurde.

In Kombination mit modernster Sensortechnologie und Trends wie Deep Learning unterstützt die OPC UA den Übergang der industriellen Bildverarbeitungstechnologie von einer Punktlösung zu einer Verbindung der industriellen Welt im Werk und der physischen Welt außerhalb. Bildverarbeitungssysteme und Barcode-Lesegeräte sind heute wichtige Datenquellen für moderne Unternehmen.

Laden Sie unseren Leitfaden Bildverarbeitungslösungen herunter und erfahren Sie mehr darüber, wie die mit der neuesten Technologie ausgestatteten industriellen Bildverarbeitungssysteme von Cognex Ihr Unternehmen unterstützen können.

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