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Flaschenöffner Bier-Truck, Werbefläche beidseitig 55x30 mm, Art. 4200 Flaschenöffner Barkeeper, Werbefläche 40x30 mm (in Längsrichtung), Art. 3030 Flaschenöffner Vario mit Symbol, Gabel und Laschenheber, Werbefläche Griff 50x25 mm, Scheibe Ø 34 mm, Art.1075 Flaschen-, und Drehverschlussöffner Bottle Boss, Werbefläche beidseitig Körper 30x20 mm, Sockel 30x15 mm, Art. 1983 Flaschenöffner Eggbert, Werbefläche Vorderseite 40x30 mm Rückseite 40x8 mm, Art.4250 Flaschenöffner Janus, Werbefläche Vorderseite 38x20 Rückseite 38x38 mm, Art.1179 Flaschenöffner Rollo, Werbefläche 25x25 mm beidseitig, Art.1182 "DUO-" Flaschenöffner, Werbefläche 30x25 mm, Art.1982 Paulchen, Werbefläche 35x25 mm, Art.1550 Lichtschalter, Werbefläche 35x35 mm, Art.1562 Servicemobil, Werbefläche 38x24 mm, Art.1012 Flaschenöffner Straße, Werbefläche 70x15mm, Art. 2000 Entlüfter-Hand, Werbefläche 35x35mm, Art.1602 Taumelöffner, Werbefläche 30x20 mm, Art.1027 Würfel, Werbefläche 30x30 mm, Art.155

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Deep Learning in der industriellen Bildverarbeitung Deep Learning-basierte Bildverarbeitung für schnelle und zuverlässige Antworten auf hochkomplexe Fragestellungen Deep Learning ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI). Es basiert auf künstlichen neuronalen Netzwerken (KNN), die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind. Deep Learning Algorithmen werden anhand von großen Datenmengen trainiert und zur Erkennung sowie Klassifikation von strukturierten wie unstrukturierten Informationen und Mustern eingesetzt. Dazu gehören zum Beispiel Texte, Bilder, Sprache und Töne. Deep Learning-basierte Algorithmen sind anhand von Beispielen zu lernen und nach und nach ihre Fähigkeiten zu optimieren. Wie beim menschlichen Lernen kommt es dabei auf den Erfahrungsschatz an. Je mehr Daten und Beispiele der Deep Learning Algorithmus zur Verfügung hat, desto besser wird er. Vorteile von Deep Learning bei Machine Vision-Anwendungen Herkömmliche Bildverarbeitungssysteme basieren auf programmierten, regelbasierten Algorithmen. Sie sind im Stande, automatisiert und wiederholbar Verifizierungs- und Klassifizierungsaufgaben vorzunehmen, die erwartbar und demnach quasi vorprogrammiert sind. Sobald jedoch unerwartete Fehler oder Unregelmäßigkeiten auftreten, die vom Programm abweichen, oder aber bei komplexeren multivariablen Prüfungsaufgaben, stößt die klassische Bildverarbeitung an ihre Grenzen. So ist sie zum Beispiel nicht fähig, zwischen rein äußerlichen, tolerierbaren Erscheinungsfehlern und funktionalen Defekten zu unterscheiden. Hier schafft die Deep Learning-basierte Bildverarbeitung Abhilfe: Sie ist flexibel einsetzbar und unterscheidet akzeptable Abweichungen und natürliche Schwankungen bei ähnlichen Teilen und Mustern sowie in komplexen Umgebungen. Dabei entwickelt sich der Algorithmus anhand von neuen Beispielen ständig weiter, ohne dass es einer Umprogrammierung des Kernalgorithmus bedarf. Ob bei Verifizierungsaufgaben bei der Endmontage, der Kontrolle von Lebensmitteln oder bei der Klassifikation von Materialien und anspruchsvollen OCR-Aufgaben: Deep Learning-basierte Bildverarbeitung stellt bei großen Abweichungen, starken Verformungen, hoher Merkmalsvarianz und herausfordernden Bildumgebungen die optimale Lösung dar. Durch Deep Learning wird die Effizienz und Genauigkeit der Bildverarbeitungslösungen erheblich verbessert. Vorteile von Deep Learning auf einen Blick 1. Automatisierte Merkmalsextraktion 2. Flexibilität und Anpassungsfähigkeit 3. Bessere Fehlererkennung 4. Optimierung von Produktionsprozessen 5. Skalierbarkeit