Mit Deep Learning gegen Fehler
Nahtlose Integration?
Für Endanwender ist eine nahtlose Integration des Systems wichtig. “Die Integration einer Schnittstelle war eine der größten Herausforderungen bei der Umsetzung. Das liegt daran, dass sich die verschiedenen Parameter der Inspektion von einer anderen Systemsteuerung aus konfigurieren lassen und alle Bilder der verschiedenen Kameras in sehr kurzer Zeit analysiert werden müssen. Man darf dabei auch nicht außer Acht lassen, dass die Bildeinzugsgeräte mit enorm hoher Geschwindigkeit arbeiten. So muss die Bildverarbeitungssoftware in sehr kurzer Zeit entscheiden, ob eine Verpackung fehlerhaft ist und ausgesondert werden muss”, sagt Emilio de la Red Bellvis.
Daher war eine Menge an Programmier- und Debugging-Arbeit nötig, um die gesamte Verarbeitungslast auf die verschiedenen Threads des Mikroprozessors zu verteilen. Darüber hinaus mussten Rechenoperationen mit hoher Last, vor allem solche, die Deep Learning nutzen, an den Grafikprozessor (GPU) des Rechners übertragen werden. Die Halcon-Software erleichterte die Integration, da sie beispielsweise diverse Schnittstellen für viele Arten von Industriekameras bietet. Hardware-seitig umfasst das Anwendungs-Setup verschiedene Komponenten, wie etwa mehrere Industrie-PCs der neuesten Generation. Diese empfangen die Bilder der einzelnen Kameras und kommunizieren mit SPSen. Dabei sah sich Emilio de la Red Bellvis mit einer weiteren Herausforderung konfrontiert: “Angesichts des derzeitigen Mangels an elektronischen Bauteilen mussten wir eine flexible Programmierung entwickeln. Dadurch konnten wir verschiedene Kameratypen, Verarbeitungsarchitekturen und GPUs berücksichtigen.”
Prozess automatisiert
Im Ergebnis hat Inspectra mit seinem Inspektionssystem sowie der integrierten Bildverarbeitungssoftware die Projektziele erreicht. Qualitätsmängel werden sowohl an der Verpackung als auch am Produkt selbst vermieden. Kosten für die Vernichtung, den Ersatz und den Transport von fehlerhaften Produkten werden reduziert. Zudem lässt sich die Qualitätskontrolle durchgängig automatisieren.
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