Die Open eVision-Bibliotheken von Euresys gehören zu den leistungsstärksten Bibliotheken und Softwaretools zur Bildanalyse, die auf dem Machine-Vision-Markt aktuell verfügbar sind. Und jetzt kommt die nächste Iteration von Deep-Learning-Bibliotheken, EasyLocate, auf den Markt. Sie ergänzt bestehende Produkte wie EasySegment und EasyClassify.


Sehen Sie sich doch einmal den vollständigen Artikel über EasyLocate an und wie sich diese in den Rest des Produktsortiments einfügt.

 
EasyClassify ist das Klassifizierungstool des Deep-Learning-Pakets. Bei EasyClassify muss der Anwender die trainierten Bilder kennzeichnen, also angeben, welche gut und welche schlecht sind bzw. welche zu welcher Klasse gehören. Nach diesem Lern-/Trainingsprozess kann die EasyClassify-Bibliothek Bilder klassifizieren. Sie gibt für alle Bilder eine Liste mit Wahrscheinlichkeiten zurück, inwieweit das Bild zu einer der von ihr „gelernten“ Klassen gehört. Wenn beispielsweise schlechte von guten Teilen unterschieden werden müssen, gibt EasyClassify für jedes Teil an, mit welcher Wahrscheinlichkeit es gut oder schlecht ist.
 

 
EasySegment ist das Segmentierungstool des Deep-Learning-Pakets. EasySegment übernimmt die Erkennung und Segmentierung von Defekten. Es erkennt Teile mit Defekten und weist die Stelle im Bild sehr genau aus. Der unüberwachte Modus von EasySegment erarbeitet ein Modell von dem, was ein „gutes“ Beispiel ist (z. B. ein Beispiel ohne jegliche Defekte). Dies wird durch ein Training mit ausschließlich „guten“ Beispielen erreicht. Das Tool kann dann zur Klassifizierung von neuen Bildern als gut oder defekt und zur Segmentierung der Defekte in diesen Bildern verwendet werden. Durch das Training mit ausschließlich Bildern guter Beispiele kann der nicht überwachte Modus von EasySegment Inspektionen auch dann durchführen, wenn die Art des Defekts vorab nicht bekannt ist oder wenn defekte Beispiele nicht leicht verfügbar sind.

Beim überwachten Modus von EasySegment erlernt ein Modell, was ein Defekt und was ein „gutes“ Teil in einem Bild ist. Dies erfolgt durch Training mit Bildern, die die erwartete Segmentierung ausweisen. Das Tool kann dann verwendet werden, um die Defekte in neuen Bildern zu erkennen und zu segmentieren. Der überwachte Modus in EasySegment erzielt eine höhere Genauigkeit, da die erwartete Segmentierung bekannt ist und so komplexere Defekte segmentiert werden können, als im nicht überwachten Modus.