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Sensorik

Der Nutzen Künstlicher Intelligenz für die Sensorik

16. Oktober 2019, 07:00 Uhr   |  Andreas Behrens, Klemens Wehrle

Der Nutzen Künstlicher Intelligenz für die Sensorik
© Bild: Computer&AUTOMATION, Quelle: Sick

Mit den Technologien und Verfahren des Deep Learning steht die industrielle Sensorik vor einem weitreichenden Funktionalitätssprung. Insbesondere bilderfassende ­Sensoren sind ein Feld mit großem Potenzial.

Durch mit großen Datenmengen trainierte, künstliche neuronale Netze können intelligente Kameras immer anspruchsvollere Anwendungen im industriellen Umfeld lösen. Die Integration von Deep-Learning-Algorithmen in Software zur Bildanalyse und -verarbeitung ermöglicht es, trainierte Objekte oder Merkmale automatisch zu erkennen, zu prüfen oder zu klassifizieren. Infolgedessen gelingt es dank intelligenter funktionaler Spezialisierung von Sensoren unter anderem in der Lebensmittel- oder der Holzverarbeitung, die Materialausnutzung zu erhöhen, der Ressourcenverschwendung Einhalt zu gebieten und die Qualität von Produkten und Prozessen zu verbessern. In der Logistikautomation können Deep-Learning-Kameras unter Auswertung der eingelernten Bildbasis Sorterschalen auf das Vorhandensein flacher Versandtaschen und ihre tatsächliche Belegung prüfen oder auf einem Band neben- oder übereinanderliegende Objekte als einzelne Einheiten erkennen. Dank Deep Learning erbringen Sensoren dabei Intelligenzleistungen, die bislang dem Menschen vorbehalten waren – beispielsweise die Erkennung und Evaluierung von Strukturen oder Merkmalen, die vom Sensor im laufenden Betrieb in dieser Form zum ersten Mal erfasst werden. Damit avanciert Deep Learning als Teilbereich des maschinellen Lernens (Machine Learning) zur wohl bedeutendsten Zukunftstechnologie innerhalb des Themenfeldes der Künstlichen Intelligenz und zugleich auch langfristig zum Treiber von Industrie 4.0.

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1. Der Nutzen Künstlicher Intelligenz für die Sensorik
2. Strukturierter Deep-Learning-Workflow
3. Deep-Learning-Funktionalitäten im Sensor

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