Grundlegend für jede Machine Vision-Aufgabe

Objekterkennung mit Machine Vision

Objekterkennung ist grundlegend für nahezu jede Automatisierungsaufgabe mit industrieller Bildverarbeitung. Erst wenn ein Objekt erkannt ist, lässt es sich einer Klasse zuordnen, prüfen, zählen oder weiterverarbeiten. In vielen Anwendungen ist entscheidend, was ein Objekt ist, nicht wo es sich exakt befindet. Diese Information wird für Klassifikation (z. B. Apfel vs. Orange), Zählung, Vollständigkeitsprüfungen oder die Routenführung in automatisierten Abläufen genutzt.

Was kann die industrielle Bildverarbeitung für Ihre Prozesse leisten?

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Die industrielle Bildverarbeitung unterstützt mehrere Kernaufgaben der Objekterkennung.

Erkennung trainierter Objekte in 2D und 3D.
Zuordnung von Objekten zu spezifischen Klassen.
Zählen von Objekten in einem Bild.
Prüfung, ob alle erforderlichen Objekte vorhanden sind.

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Typische Anwendungsbeispiele

Erkennung von Unkraut für die selektive Ausbringung von Herbiziden in der Landwirtschaft.
Prüfung korrekter Füllstände von Keksbeuteln in der Lebensmittelproduktion.
Kommissionierung von Waren in der Logistik und in automatisierten Lagern.
Sortieren und Verpacken von Tabletten und Medizinprodukten in der Pharmaindustrie.
Prüfung der korrekten Beladung von Werkstückträgern in der Automobilproduktion.
Sicherstellung der korrekten Leiterplattenbestückung in der Elektronikfertigung.
Klassifikation von Bakterienkulturen in Gesundheitswesen und Wissenschaft.
Sortieren von Materialien (Kunststoff, Holz, Metall usw.) in der Recyclingindustrie.

AKKURAT & ROBUST

Objekterkennungs-Technologien in unserer Software

Die Software von MVTec bietet ein umfassendes und skalierbares Technologieportfolio für die 2D- und 3D-Objekterkennung. Diese Technologien ermöglichen eine präzise und robuste Detektion und Klassifikation unter unterschiedlichen Lichtverhältnissen sowie bei variierenden Texturen, Geometrien und Umgebungsbedingungen.

Objekterkennung und Template Matching
Regelbasierte Klassifikation
Deep-Learning-basierte Klassifikation
Deep-Learning-basierte Objektdetektion
Deep-Learning-basierte semantische Segmentierung
Morphologie
Blob-Analyse

3D-Objektverarbeitung
3D-Matching (form- und oberflächenbasiert)
Kamerakalibrierung und Hand-Auge-Kalibrierung
Generischer Box-Finder
Sheet-of-Light-Rekonstruktion
Multiview-Stereo-Rekonstruktion
Tiefenbestimmung aus der Schärfe

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