Frau Odenthal, warum setzt Ihre Bildanalysesoftware ‚VisionPro ViDi‘auf Deep Learning?

Cordula Odenthal: Deep Learning ist eine Untergruppe der Künstlichen Intelligenz und dient zur Vorhersage von Mustern, zur Erkennung von Anomalien oder zur Unterstützung der Entscheidungsfindung. In industriellen Inspektionen können Deep-Learning-Modelle nicht akzeptable Fehler unterscheiden und natürliche Abweichungen in komplexen Mustern tolerieren. Und sie lassen sich vollständig an neue Beispiele anpassen, ohne dass ihre Kernalgorithmen umprogrammiert werden müssen. ‚VisionPro ViDi‘ lernt aus einer relativ kleinen Auswahl an Beispielbildern über tiefe, neuronale Netzwerke, was ein ‚gutes‘ Bild ausmacht und kann so beispielsweise Fehler analysieren, Objekte lokalisieren und klassifizieren oder gedruckte Markierungen lesen. 

Was ist das Besondere an dem Bildanalyse-Tool? 

Cordula Odenthal: Es ist die erste Deep-Learning-basierte Bildanalysesoftware, die speziell für die Fabrikautomation entwickelt wurde. Sie verbindet die Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit herkömmlicher Bildverarbeitung mit der angeborenen Fähigkeit des Menschen, Abweichungen zu erkennen. Geeignet ist sie insbesondere für komplexe Inspektionen mit großen Anomalien und unvorhersehbaren Fehlern, die zu zahlreich und kompliziert sind für die Programmierung und Pflege in einem herkömmlichen Bildverarbeitungssystem. 

Darüber hinaus sind die Deep-Learning-basierten ‚ViDi‘-Algorithmen für die industrielle Bildanalyse in der realen Welt optimiert und erfordern wesentlich kleinere Image-Sets und kürzere Trainings- und Validierungs-Zeiten.

Wie ist die Software eingebunden?

Cordula Odenthal: Die Verwendung des Tools erfolgt mit ‚VisionPro‘ oder ‚Cognex Designer‘, einer graphischen Benutzeroberfläche, die die Erstellung komplexer Bildverarbeitungs-Anwendungen per Drag-and-Drop ermöglicht, also ohne Scripting oder Programmierung. ‚ViDi‘ verfügt dabei über vier verschiedene Tools zur Lokalisierung von Merkmalen, zur Erkennung von Anomalien und ästhetischen Fehlern, zur Klassifizierung von Objekten oder Szenen und zur Zeichenerkennung.

Müssen Anwender besondere Kenntnisse mitbringen, um mit der Software arbeiten zu können?

Cordula Odenthal: Ein grundlegendes Verständnis der Bildverarbeitung und Deep-Learning-Prinzipien ist unerlässlich. Darüber hinaus sind – je nachdem mit welcher Software gearbeitet wird – Programmierfähigkeiten nötig.

Cognex hat vor kurzem Sualab gekauft, einen koreanischen Anbieter von Deep-Learning-basierten Bildverarbeitungs-Lösungen. Cognex vertieft das Thema KI also weiter?

Cordula Odenthal: Deep Learning ist für uns eine Schlüsseltechnologie, die unsere Kernkompetenz in der industriellen Bildverarbeitung zukunftsweisend ergänzt. Die Übernahme von Sualab, aber auch unsere Reinvestition von jährlich 14 % des Umsatzes in Forschung und Entwicklung, zeigen, dass wir den Anspruch sehr ernst nehmen, die Technologie weiterzuentwickeln. Es gibt immer noch eine Reihe von Prüfanwendungen, die von Menschen erledigt werden, weil sich die Automatisierung bisher nicht gelohnt hat oder einfach nicht möglich war.