MVTec Software GmbH
 

Deep Learning beschleunigt Machine Vision

Künstliche Intelligenz und insbesondere Deep-Learning-Technologien werden immer leistungsfähiger und können sehr spezifische Anforderungen erfüllen.

In der industriellen Bildverarbeitung ermöglicht Deep Learning eine zunehmende Anzahl von Anwendungen, die vorher nicht möglich waren. Darüber hinaus kann die Leistung bestehender Applikationen erheblich verbessert werden. Besonders im Bereich der Klassifikation ist Deep Learning eine sehr effiziente Technologie. Viele Branchen und Bereiche profitieren bereits von den neuen Möglichkeiten, wie z.B. Landwirtschaft, Maschinenbau, Pharmazie, Logistik, etc.

Die Softwareprodukte von MVTec bieten eine große Auswahl an Operatoren, Funktionen und Methoden, die entweder auf Deep-Learning-Technologien basieren oder es den Kunden ermöglichen, Deep Learning in ihren eigenen Anwendungen einzusetzen.

Erfahren Sie mehr zu den Deep-Learning-MethodenSehen Sie die Unterschiede zu klassischer Bildverarbeitung

Anwendungsbeispiele, bei denen wir erfolgreich Deep Learning einsetzen:

Landwirtschaft & Nahrungsmittel

Vom Klassifizieren von Früchten über das Ernten von reifem Gemüse, das Verpacken von Früchten in Tüten bis hin zur Herstellung von Tiefkühlwaren – Deep-Learning-Technologien verbessern Ihre Automatisierungsprozesse, ob im Gewächshaus, auf dem Feld, in der Scheune oder in der Produktionsanlage.


Beispiel:

Identifizierung von Pflanzen

Mit Deep Learning können nun neue Pflanzenarten doppelt so schnell programmiert werden wie bisher. Darüber hinaus wurde die Fehlerquote deutlich reduziert.

Logistik

Ganz gleich, ob Sie Pakete klassifizieren oder einen führerlosen Gabelhubwagen steuern müssen, mit Deep-Learning-Lösungen können Sie Bildverarbeitungsaufgaben schneller und kosteneffizienter lösen.


Beispiel:
Identifizierung von leeren Regalplätzen

Die implementierte Lösung arbeitet mit 2D-Bilddaten, die einen komplexen Hardwareaufbau mit 3D-Sensoren ersetzen. Dadurch wurde der Klassifikationsprozess beschleunigt und die Kosten reduziert.

Medizin & Pharma

Wenn Sie nach einem Tool suchen, das Ihre Qualitätskontrolle auf die nächste Stufe hebt, ist Deep Learning die richtige Wahl. Ob es darum geht, Fehler auf Pillen zu erkennen, Tabletten richtig zu sortieren, Flaschen oder Etiketten abzufüllen, zu inspizieren oder zu verpacken – Bildverarbeitung mit Deep Learning verbessert Ihre Prozesse.

Beispiel:
Erkennung von Fehlern auf Tabletten

Neue Arten von Defekten könnten automatisch trainiert werden, was eine enorme Zeit- und Kostenersparnis bedeutet.

Elektronik & Halbleiter

Die industrielle Bildverarbeitung spielt z.B. bei der Identifikation und Prüfung von Elektronikbauteilen eine große Rolle. Mit Deep Learning können komplexe Prüfaufgaben, die bisher manuell durchgeführt wurden, automatisiert werden.


Beispiel:

Qualitätsprüfung von Druck auf Leiterplatten

Die Klassifizierung von guten und schlechten Bildern verschiedener Leiterplattenteile konnte durch Deep Learning erheblich beschleunigt werden.