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www markttechnik de Nr 39 2022 18 Thema der Woche|Bildverarbeitung Vision 2022 Was waren die Hintergründe der Entscheidung für die 3D-Bildverarbeitung auf die Zusammenarbeit mit dem Entwicklungs-Unternehmen Ensenso zu setzen? Wie ist die Position von IDS Ensenso auf dem Markt für 3D-Kameras heute? Durch die gute Bekanntschaft zum Sohn eines Freundes wurde 3D als zukunftsfähiges Thema identifiziert und der junge Mann wollte damit sogar seine eigene Firma aufbauen Meine Antwort war Dann lass es uns zusammen machen So gründeten wir 2011 zusammen in Freiburg das Startup-Unternehmen Ensenso GmbH Seit 2012 wachsen wir kontinuierlich international der Sohn des Freundes leitet die GmbH heute Optonic GmbH mit insgesamt drei Geschäftsführern Nach wie vor bieten 3D-Kameras ein riesiges Potenzial Sie werden in den verschiedensten Branchen eingesetzt – von der Logistik über die Produktion bis hin zur Medizintechnik – und verhelfen nicht zuletzt der Robotik zu einem adaptiven Sehvermögen was mehr und mehr Automatisierungslösungen ermöglicht Und es kommen regelmäßig neue Anwendungsfelder hinzu Durch die Zusammenarbeit mit Ensenso haben wir in all diesen Bereichen eine führende Rolle erlangt Worin unterscheidet sich das technische Konzept der Kameraserie IDS NXT von dem einer klassischen intelligenten Kamera? Welche Bedeutung hat es und hat Bildverarbeitung auf KI-Basis für IDS und seine weitere Entwicklung? Die klassische intelligente Kamera führt auch heute klassische Bildverarbeitungsalgorithmen aus die von Kunden programmiert und eingespielt oder schon meist mit der Kamera ausgeliefert werden Unsere Inferenzkamera IDS NXT muss nicht klassisch programmiert werden – ein entscheidender Unterschied der die Kamera auch für Anwender ohne Vorkenntnisse im Bereich KI attraktiv macht Schauen wir uns ein Beispiel an Ein Großbäcker will in seiner Produktionslinie gute Brezeln von schlechten unterscheiden Anders als bei anorganischen immer formgleichen Teilen wie beispielsweise Schrauben sind die organischen Brezeln nie alle gleich Eine Unterscheidung hinsichtlich der Optik ist also schwierig Dennoch können Mitarbeiter aufgrund ihrer Erfahrung einschätzen ob die Qualität taugt Diese Erfahrung gilt es an die Kamera weiterzugeben indem anhand der Unterschiede festgelegt wird ob die Brezeln in Ordnung sind Anschließend wird auf Basis der Lerndaten in der einfach bedienbaren KI-Vision-Plattform »IDS NXT lighthouse« mit diesem Wissen ein neuronales Netz trainiert und in die IDS-NXT-Kameras eingespielt Ab dann kann die Kamera mit ihren neu erlangten Fähigkeiten eigenständig Gutund Schlecht-Teile oder Bildszenen – in diesem Beispiel Brezeln – unterscheiden IDS hat lange gewartet die Vision Standards GigE Vision und USB3 Vision zu unterstützen Warum? Und was hat letztlich den Ausschlag für die Entscheidung gegeben sie doch zu unterstützen? Der Markt der digitalen Bildverarbeitung hat sich schlichtweg weiterentwickelt Die einheit-Ein neuerer Framegrabber von IDS erkennbar auch am neuen und noch aktuellen Logo Die Produktion von IDS in Obersulm östlich von Heilbronn