EasyClassify

Bibliothek zur Klassifizierung anhand von Deep Learning

Im Überblick
  • Umfasst Funktionen zum Klassifikatortraining und zur Bildklassifizierung
  • Kann defekte Produkte erkennen oder Produkte nach verschiedenen Klassen sortieren
  • Unterstützt Datenaugmentation und kommt mit nur ein paar Hundert Trainingsbildern pro Klasse aus
  • Kompatibel mit CPU- und GPU-Verarbeitung
  • Umfasst die kostenlose Deep Learning Studio-Anwendung für die Erstellung von Datensätzen, Training und Evaluierung
  • Nur verfügbar als Teil des Deep-Learning-Pakets



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Was ist Deep Learning?

Neuronale Netze sind Computersysteme, die biologische neuronale Netze des menschlichen Gehirns als Vorbild haben. Konvolutionale neuronale Netze (CNN – Convolutional Neural Network) sind eine Klasse künstlicher Deep-Learning-Netze, die vor allem für die Analyse von Bildern verwendet werden. Deep Learning nutzt große CNNs zur Lösung komplexer Probleme, die mit sogenannten konventionellen Computervision-Algorithmen schwierig oder unmöglich zu lösen sind. Deep-Learning-Algorithmen sind möglicherweise einfacher einzusetzen, da sie in der Regel anhand von Beispielen lernen. Der Anwender muss sich dabei keine Gedanken über die Klassifizierung oder Inspektion von Teilen machen. Stattdessen lernen sie in der anfänglichen Trainingsphase einfach dadurch, dass ihnen viele Bilder der zu inspizierenden Teile gezeigt werden. Nach erfolgreichem Training können sie zur Klassifizierung von Teilen oder Erkennung und Segmentierung von Defekten verwendet werden.


Datenaugmentation
Datenaugmentation

Deep Learning funktioniert durch Trainieren eines neuronalen Netzes, das lernt, Referenzbilder zu klassifizieren. Die Zuverlässigkeit dieses Prozesses hängt maßgeblich davon ab, wie repräsentativ und umfassend die Referenzbilder sind. Das Deep-Learning-Paket verwendet eine „Datenaugmentation“, bei der zusätzliche Referenzbilder erstellt werden, indem vorhandene Referenzbilder innerhalb programmierbarer Grenzen modifiziert werden (z. B. durch Verschieben, Drehen, Skalieren). Auf diese Weise kommt das Deep-Learning-Paket mit nur ein paar Hundert Trainingsbildern pro Klasse aus.


Leistung
Leistung

Deep Learning erfordert generell und insbesondere in der Lernphase eine beträchtliche Verarbeitungsleistung. Das Deep-Learning-Paket unterstützt Standard-CPUs und erkennt automatisch Nvidia CUDA-kompatible GPUs im PC. Schon 1 GPU beschleunigt in der Regel den Lernprozess und die Verarbeitungsphasen um den Faktor 100.


Neo Licensing System
Neo Licensing System

  • Neo is the new Licensing System of Euresys. It is reliable, state-of-the-art, and is now available to store Open eVision and eGrabber licenses.
  • Neo allows you to choose where to activate your licenses, either on a Neo Dongle or in a Neo Software Container. You buy a license, you decide later.
  • Neo Dongles offer a sturdy hardware and provide the flexibility to be transferred from a computer to another.
  • Neo Software Containers do not need any dedicated hardware, and instead are linked to the computer on which they have been activated.
  • Im Lieferumfang von Neo ist der dedizierte Neo-Lizenzmanager in zwei Ausführungen enthalten: Als intuitive, benutzerfreundliche grafische Benutzeroberfläche und als Befehlszeilenschnittstelle zur einfachen Automatisierung der Neo-Lizenzverfahren.


Beschreibung von EasyClassify
Beschreibung von EasyClassify

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.


Warum sollten Sie sich für das Deep-Learning-Paket von Open eVision entscheiden?
Warum sollten Sie sich für das Deep-Learning-Paket von Open eVision entscheiden?

  • Das Deep-Learning-Paket wurde speziell zum Analysieren von Bildern und insbesondere für Bildverarbeitungssysteme entwickelt, parametrisiert und optimiert.
  • Das Deep-Learning-Paket hat eine einfache API und der Anwender kann mit nur ein paar Codezeilen alle Vorteile der Deep-Learning-Technologien nutzen.
  • Testen Sie vor dem Kauf: Im Deep-Learning-Paket ist die kostenlose Anwendung „Deep Learning Studio“ für Trainng und Evaluierung enthalten.
EasyClassify, EasySegment and EasyLocate cannot be purchased separately. They are only available as part of the Deep Learning Bundle.
Laden Sie das Deep-Learning-Paket doch gleich heute herunter und testen Sie es mit Deep Learning Studio. Bei Fragen können Sie sich gerne an den Support von Euresys wenden.


Entwickelt mit Unterstützung der technologischen Entwicklungsabteilung DG06
Entwickelt mit Unterstützung der technologischen Entwicklungsabteilung DG06


Wofür eignet sich EasyClassify?
Wofür eignet sich EasyClassify?

Deep Learning ist grundsätzlich nicht für Anwendungen geeignet, die präzise Messungen oder Einschätzungen erfordern. Es ist auch nicht empfehlenswert, wenn bestimmte Arten von Fehlern (wie falsch-negative) völlig inakzeptabel sind. EasyClassify liefert bessere Ergebnisse als herkömmliche Bildverarbeitungssysteme, wenn Defekte schwer explizit zu benennen sind, beispielsweise, wenn die Klassifizierung von komplexen Formen und Texturen mit verschiedenen Größenordnungen und Positionen abhängt. Darüber hinaus kann das „Lernen anhand von Beispielen“ von Deep Learning auch die Entwicklungszeit eines Computervision-Prozesses reduzieren.


Deep Learning Studio
Deep Learning Studio

In Open eVision ist die Anwendung „Deep Learning Studio“ kostenlos enthalten. Diese Anwendung hilft dem Anwender bei der Erstellung von Datensätzen sowie beim Trainieren und Testen des Deep-Learning-Tools. Für EasySegment ist in Deep Learning Studio ein Annotationstool integriert, sodass Vorhersagen in Ground-Truth-Annotationen umgewandelt werden können. Damit kann das Tool auch grafisch entsprechend den Performance-Anforderungen konfiguriert werden. Es kann beispielsweise nach dem Training ausgewählt werden, ob der Erkennungsrate von Defekten oder einer guten Erkennungsrate Vorrang gegeben werden soll.


Deep Learning Bundle Feature Comparison
Deep Learning Bundle Feature Comparison


Software
Host PC Operating System
  • Windows 10 (64-bits)
  • Windows 8 (64-bits)
  • Windows 7 (64-bits)
APIs
  • Supported Integrated Development Environments and Programming Languages:
    • Microsoft Visual Studio 2008® SP1 (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
    • Microsoft Visual Studio 2010® (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
    • Microsoft Visual Studio 2012® (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
    • Microsoft Visual Studio 2013® (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
    • Microsoft Visual Studio 2015® (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
    • Microsoft Visual Studio 2017® (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
Ordering Information
Product code - Description
Optional accessories
Presence Check

An-/Abwesenheitsprüfung

Die Graustufen-Analysefunktionen von EasyImage werden für einfache An-/Abwesenheitsprüfungen verwendet
Surface

Oberflächenanalyse

EasyImage wird zur Erkennung von Oberflächenfehlern verwendet und die Blob-Analysefunktionen von EasyObject können diese segmentieren und messen.
Assembly

Baugruppeninspektion

Code Verification

Code-Qualitätsüberprüfung für Etikettendruckmaschinen