KI-gestütztes Prüfsystem des Fraunhofer-InstitutsForschende des Fraunhofer-Instituts für Werkstoff- und Strahltechnik IWS in Deutschland haben SURFinpro entwickelt – ein KI-gestütztes Prüfsystem, das speziell für Rolle-zu-Rolle-Prozesse konzipiert ist. Das System nutzt vier Kameras und vier Laser, um die Oberfläche des Materials in Echtzeit zu erfassen, kleinste Defekte zu erkennen und deren Position präzise zu markieren. In kontinuierlichen Produktionslinien kann dieses automatisierte Prüfsystem die traditionelle manuelle Inspektion ersetzen, die Produktionseffizienz steigern und Materialverschwendung reduzieren. Ziel der Entwicklung ist es, die Fertigungskosten zu senken …

Im Bereich der Automatisierung wird ein bedeutender Fortschritt in der Bildverarbeitungstechnologie erwartet.
Maschinelles Sehen wird in immer mehr Branchen Anwendung finden und effiziente Lösungen für Produktion und Fertigung bieten. Es wird erwartet, dass Bildverarbeitungstechnologien intelligenter werden, indem sie künstliche Intelligenz und Deep Learning integrieren, um ein höheres Maß an Automatisierung und präziser Inspektion zu erreichen. Dies wird die Effizienz von Produktionslinien verbessern, Kosten senken und bedeutende Fortschritte in der Qualitätskontrolle ermöglichen. In Zukunft wird der Automatisierungssektor zunehmend auf Nachhaltigkeit und intelligente Systeme setzen, wodurch Innovationen und Anwendungen der Bildverarbeitungstechnologie in verschiedenen Bereichen gefördert werden.

Automatisierungstechniker, Bediener, Ingenieure und Manager können sich jedoch nicht ausschließlich auf aktuelle Trends verlassen.
Auch wenn die Bewertung vielversprechender neuer Technologien wichtig ist, liegt der Schlüssel zum Erfolg letztlich in der praktischen Anwendung und der Erfüllung der Anforderungen von Prozessen oder Produktionsumgebungen. In der Anwendung von Bildverarbeitungs- und Imaging-Technologien gibt es dabei einige zentrale Themen, die Beachtung verdienen.

Herausforderungen bei „benutzerfreundlichen“ und „No-Code“-Lösungen überwinden:
Obwohl der Markt benutzerfreundliche und No-Code-Lösungen propagiert, ist es in der Praxis schwierig, wirklich einfach bedienbare Vision-Systeme zu realisieren. Hindernisse bestehen in der Komplexität der Bildgebung und Bildaufnahme sowie in den einzigartigen Anforderungen jeder Anwendung. Universallösungen haben nur begrenzten Nutzen in spezifischen Anwendungsfällen – der Schlüssel zum Erfolg liegt darin, die Aufgabe klar auf ein spezifisches Szenario zu fokussieren.

Mit zunehmender Reife ist 3D-Bildgebung heute keine neue Technologie mehr, sondern ein etabliertes Produkt. Der Markt bietet eine Vielzahl an Komponenten, und 3D-Imaging ist zu einer erwarteten Funktion bei visuell geführten Robotern (VGR) geworden. Neue Trends zielen darauf ab, durch anwendungsspezifische Lösungen die 3D-Funktionalitäten zu erweitern und benutzerfreundlicher zu gestalten. Beispielsweise sind Bin-Picking-Anwendungen nun als eigenständige Lösungen verfügbar, während Anwendungen wie das Palettieren und Depalettieren als „All-in-One“-Systeme angeboten werden. Dieser Ansatz in der 3D-VGR wird voraussichtlich die Nutzung dieser komplementären Technologien vorantreiben, auch wenn ihre Funktionen weiterhin den Projektanforderungen angepasst werden müssen.

In der automatisierten Inspektion steht „künstliche Intelligenz“ fast ausnahmslos für Deep Learning. Deep Learning ist ein wertvolles Werkzeug für Bildsegmentierung und -klassifizierung, da es auf lernfähiger Software basiert und nicht auf festen Algorithmen – ideal für die Erkennung subjektiver Merkmale. Allerdings ist Deep Learning kein Allheilmittel für alle Anwendungen im Bereich maschinelles Sehen. Erfolgreiche Produkte basieren oft auf hybriden Methoden. Wichtige Lehren aus der Marktbeobachtung: Deep Learning kann schlechte Beleuchtung und mangelhafte optische Designs nicht kompensieren, erfordert ein hohes Maß an Fachwissen in der Implementierung und stellt als alleinstehende Technologie keine Lösung für jede Anwendung dar.

KI-gestütztes Prüfsystem des Fraunhofer-InstitutsForschende des Fraunhofer-Instituts für Werkstoff- und Strahltechnik IWS in Deutschland haben SURFinpro entwickelt – ein KI-gestütztes Prüfsystem, das speziell für Rolle-zu-Rolle-Prozesse konzipiert ist. Das System nutzt vier Kameras und vier Laser, um die Oberfläche des Materials in Echtzeit zu erfassen, kleinste Defekte zu erkennen und deren Position präzise zu markieren. In kontinuierlichen Produktionslinien kann dieses automatisierte Prüfsystem die traditionelle manuelle Inspektion ersetzen, die Produktionseffizienz steigern und Materialverschwendung reduzieren. Ziel der Entwicklung ist es, die Fertigungskosten zu senken …

Im Bereich der Automatisierung wird ein bedeutender Fortschritt in der Bildverarbeitungstechnologie erwartet.
Maschinelles Sehen wird in immer mehr Branchen Anwendung finden und effiziente Lösungen für Produktion und Fertigung bieten. Es wird erwartet, dass Bildverarbeitungstechnologien intelligenter werden, indem sie künstliche Intelligenz und Deep Learning integrieren, um ein höheres Maß an Automatisierung und präziser Inspektion zu erreichen. Dies wird die Effizienz von Produktionslinien verbessern, Kosten senken und bedeutende Fortschritte in der Qualitätskontrolle ermöglichen. In Zukunft wird der Automatisierungssektor zunehmend auf Nachhaltigkeit und intelligente Systeme setzen, wodurch Innovationen und Anwendungen der Bildverarbeitungstechnologie in verschiedenen Bereichen gefördert werden.

Automatisierungstechniker, Bediener, Ingenieure und Manager können sich jedoch nicht ausschließlich auf aktuelle Trends verlassen.
Auch wenn die Bewertung vielversprechender neuer Technologien wichtig ist, liegt der Schlüssel zum Erfolg letztlich in der praktischen Anwendung und der Erfüllung der Anforderungen von Prozessen oder Produktionsumgebungen. In der Anwendung von Bildverarbeitungs- und Imaging-Technologien gibt es dabei einige zentrale Themen, die Beachtung verdienen.

Herausforderungen bei „benutzerfreundlichen“ und „No-Code“-Lösungen überwinden:
Obwohl der Markt benutzerfreundliche und No-Code-Lösungen propagiert, ist es in der Praxis schwierig, wirklich einfach bedienbare Vision-Systeme zu realisieren. Hindernisse bestehen in der Komplexität der Bildgebung und Bildaufnahme sowie in den einzigartigen Anforderungen jeder Anwendung. Universallösungen haben nur begrenzten Nutzen in spezifischen Anwendungsfällen – der Schlüssel zum Erfolg liegt darin, die Aufgabe klar auf ein spezifisches Szenario zu fokussieren.

Mit zunehmender Reife ist 3D-Bildgebung heute keine neue Technologie mehr, sondern ein etabliertes Produkt. Der Markt bietet eine Vielzahl an Komponenten, und 3D-Imaging ist zu einer erwarteten Funktion bei visuell geführten Robotern (VGR) geworden. Neue Trends zielen darauf ab, durch anwendungsspezifische Lösungen die 3D-Funktionalitäten zu erweitern und benutzerfreundlicher zu gestalten. Beispielsweise sind Bin-Picking-Anwendungen nun als eigenständige Lösungen verfügbar, während Anwendungen wie das Palettieren und Depalettieren als „All-in-One“-Systeme angeboten werden. Dieser Ansatz in der 3D-VGR wird voraussichtlich die Nutzung dieser komplementären Technologien vorantreiben, auch wenn ihre Funktionen weiterhin den Projektanforderungen angepasst werden müssen.

In der automatisierten Inspektion steht „künstliche Intelligenz“ fast ausnahmslos für Deep Learning. Deep Learning ist ein wertvolles Werkzeug für Bildsegmentierung und -klassifizierung, da es auf lernfähiger Software basiert und nicht auf festen Algorithmen – ideal für die Erkennung subjektiver Merkmale. Allerdings ist Deep Learning kein Allheilmittel für alle Anwendungen im Bereich maschinelles Sehen. Erfolgreiche Produkte basieren oft auf hybriden Methoden. Wichtige Lehren aus der Marktbeobachtung: Deep Learning kann schlechte Beleuchtung und mangelhafte optische Designs nicht kompensieren, erfordert ein hohes Maß an Fachwissen in der Implementierung und stellt als alleinstehende Technologie keine Lösung für jede Anwendung dar.

KI-gestütztes Prüfsystem des Fraunhofer-InstitutsForschende des Fraunhofer-Instituts für Werkstoff- und Strahltechnik IWS in Deutschland haben SURFinpro entwickelt – ein KI-gestütztes Prüfsystem, das speziell für Rolle-zu-Rolle-Prozesse konzipiert ist. Das System nutzt vier Kameras und vier Laser, um die Oberfläche des Materials in Echtzeit zu erfassen, kleinste Defekte zu erkennen und deren Position präzise zu markieren. In kontinuierlichen Produktionslinien kann dieses automatisierte Prüfsystem die traditionelle manuelle Inspektion ersetzen, die Produktionseffizienz steigern und Materialverschwendung reduzieren. Ziel der Entwicklung ist es, die Fertigungskosten zu senken …

Im Bereich der Automatisierung wird ein bedeutender Fortschritt in der Bildverarbeitungstechnologie erwartet.
Maschinelles Sehen wird in immer mehr Branchen Anwendung finden und effiziente Lösungen für Produktion und Fertigung bieten. Es wird erwartet, dass Bildverarbeitungstechnologien intelligenter werden, indem sie künstliche Intelligenz und Deep Learning integrieren, um ein höheres Maß an Automatisierung und präziser Inspektion zu erreichen. Dies wird die Effizienz von Produktionslinien verbessern, Kosten senken und bedeutende Fortschritte in der Qualitätskontrolle ermöglichen. In Zukunft wird der Automatisierungssektor zunehmend auf Nachhaltigkeit und intelligente Systeme setzen, wodurch Innovationen und Anwendungen der Bildverarbeitungstechnologie in verschiedenen Bereichen gefördert werden.

Automatisierungstechniker, Bediener, Ingenieure und Manager können sich jedoch nicht ausschließlich auf aktuelle Trends verlassen.
Auch wenn die Bewertung vielversprechender neuer Technologien wichtig ist, liegt der Schlüssel zum Erfolg letztlich in der praktischen Anwendung und der Erfüllung der Anforderungen von Prozessen oder Produktionsumgebungen. In der Anwendung von Bildverarbeitungs- und Imaging-Technologien gibt es dabei einige zentrale Themen, die Beachtung verdienen.

Herausforderungen bei „benutzerfreundlichen“ und „No-Code“-Lösungen überwinden:
Obwohl der Markt benutzerfreundliche und No-Code-Lösungen propagiert, ist es in der Praxis schwierig, wirklich einfach bedienbare Vision-Systeme zu realisieren. Hindernisse bestehen in der Komplexität der Bildgebung und Bildaufnahme sowie in den einzigartigen Anforderungen jeder Anwendung. Universallösungen haben nur begrenzten Nutzen in spezifischen Anwendungsfällen – der Schlüssel zum Erfolg liegt darin, die Aufgabe klar auf ein spezifisches Szenario zu fokussieren.

Mit zunehmender Reife ist 3D-Bildgebung heute keine neue Technologie mehr, sondern ein etabliertes Produkt. Der Markt bietet eine Vielzahl an Komponenten, und 3D-Imaging ist zu einer erwarteten Funktion bei visuell geführten Robotern (VGR) geworden. Neue Trends zielen darauf ab, durch anwendungsspezifische Lösungen die 3D-Funktionalitäten zu erweitern und benutzerfreundlicher zu gestalten. Beispielsweise sind Bin-Picking-Anwendungen nun als eigenständige Lösungen verfügbar, während Anwendungen wie das Palettieren und Depalettieren als „All-in-One“-Systeme angeboten werden. Dieser Ansatz in der 3D-VGR wird voraussichtlich die Nutzung dieser komplementären Technologien vorantreiben, auch wenn ihre Funktionen weiterhin den Projektanforderungen angepasst werden müssen.

In der automatisierten Inspektion steht „künstliche Intelligenz“ fast ausnahmslos für Deep Learning. Deep Learning ist ein wertvolles Werkzeug für Bildsegmentierung und -klassifizierung, da es auf lernfähiger Software basiert und nicht auf festen Algorithmen – ideal für die Erkennung subjektiver Merkmale. Allerdings ist Deep Learning kein Allheilmittel für alle Anwendungen im Bereich maschinelles Sehen. Erfolgreiche Produkte basieren oft auf hybriden Methoden. Wichtige Lehren aus der Marktbeobachtung: Deep Learning kann schlechte Beleuchtung und mangelhafte optische Designs nicht kompensieren, erfordert ein hohes Maß an Fachwissen in der Implementierung und stellt als alleinstehende Technologie keine Lösung für jede Anwendung dar.