Sehen, was der Mensch nicht sieht
Antrainierte Muster
Unabhängig davon, ob es um die Erkennung von Fehlern auf Stahloberflächen, Risse in Tabletten oder Mängel bei der Fertigung von Wafern geht – die Bildverarbeitung basiert grundsätzlich auf einem Mustervergleich: Um zuverlässige und wiederholbare Ergebnisse zu erhalten, muss das Bildverarbeitungssystem eintrainierte Muster schnell und exakt mit den tatsächlichen Objekten auf dem Fließband abgleichen. Den ersten Schritt dazu bildet die korrekte räumliche Erfassung des Prüfteils oder Objekts innerhalb des Sichtfelds der Kamera. Die Anwendung ist erfolglos, wenn das Teil nicht präzise lokalisiert wird. Hat das System die entsprechenden Merkmale erkannt, prüft und misst die Software das Objekt und vergleicht die Ergebnisse mit den Spezifikationen. Anschließend erfolgen die Entscheidung (Pass oder Fail) und die Kommunikation der Ergebnisse an die Steuerungssoftware der Anlage. Die zugrunde liegenden Algorithmen werden im Vorfeld mit Unmengen von Daten und Bildern trainiert, um Merkmale zu erkennen und Fehler wie etwa Risse klassifizieren zu können. Dabei kommen auch Machine Learning-Methoden oder neuronale Netze (Deep Learning) zum Einsatz, um die Genauigkeit permanent zu verbessern und Mängel bzw. Abweichungen von der Spezifikation besser zu erkennen.
Klassifizierungsmodelle erstellen
Intel selbst verwendet für die Qualitätskontrolle in der Waferfertigung hochauflösende Fotos von Rasterelektronenmikroskopen als Input für die Bildverarbeitungsalgorithmen. Die Auswertung der großen Datenmengen, das Training der Algorithmen und Modelle sowie das Erstellen von genauen Klassifizierungsmodellen erfolgen auf Basis von Servern mit Intel Xeon Prozessoren. Darüber hinaus bietet Intel Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) für den Einsatz in den Kameras oder als Beschleuniger für die Bildverarbeitung in Edge-Computern, in denen die KI-Anwendung in der Nähe der Videokamera arbeitet. Mit dem Toolkit Openvino stellt der Chiphersteller zudem ein spezielles Werkzeug für Deep-Learning-Frameworks wie Tensor Flow, MX Net und Caffe bereit. Die FPGAs (Field Programmable Gate Array) stammen aus den Serien Intel Max 10 FPGA, Cyclone IV und Cyclone V. Sie bieten eine hohe Leistung pro Watt, niedrige Latenzzeit und lassen sich flexibel an eine Vielzahl von Bildsensoren sowie MV-spezifische Schnittstellen anpassen, beispielsweise Camera Link oder GigE Vision. Auf diese Weise können Firmen Bilderfassung, Kameraschnittstellen, Vorverarbeitung in Framegrabbern und Kommunikation in einem einzigen FPGA-Gerät integrieren.
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