Euresys Deep Learning Bundle, eine Suite leistungsstarker Bildanalyse-Bibliotheken

Euresys ist seit mehreren Jahren im Geschäft und stellt die leistungsstärksten Bibliotheken und Softwaretools zur Bildanalyse her, die in der gesamten Machine-Vision-Branche anerkannt sind.

Unsere neueste Entwicklung – das Deep Learning Bundle – ergänzt eine Reihe von Bibliotheken zur Bildverarbeitung und Bildanalyse, die regelmäßig von unserem großen Kundenstamm verwendet werden. Unsere Kunden sind überwiegend Maschinenhersteller, die die Halbleiter- und Elektronikbranche beliefern.


Die Deep-Learning-Bibliotheken bestehen aus Softwaretools, die sich speziell an drei Bereiche richten, in denen Deep Learning hilfreich ist: Klassifizierung, Segmentierung und Lokalisierung. Sie sind Teil des Open eVision Deep Learning Bundle, das kostenlos mit der Trainings- und Evaluierungsanwendung Deep Learning Studio verwendet werden kann.
 

Aber 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.

Klassifizierung

EasyClassify ist das Klassifizierungstool des Deep Learning Bundle. EasyClassify ist eine Bibliothek für die Klassifizierung von Bildern, die zur Erkennung von Defekten und Produkten verwendet wird. 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.

Segmentierung

EasySegment ist das Segmentierungstool des Deep Learning Bundle, das darauf ausgerichtet ist, den Prozess der Segmentierung von Objekten und Defekten zu erleichtern. Es erkennt Teile mit Defekten und weist die Stelle im Bild sehr genau aus. 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. 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.

Lokalisierung

EasyLocate ist die Bibliothek des Deep Learning Bundle für Lokalisierung und Identifikation. Sie wird zum Lokalisieren und Identifizieren von Objekten, Produkten oder Defekten in einem Bild verwendet. EasyLocate kann überlappende Objekte erkennen und ist somit zum Zählen der Anzahl an Objektinstanzen geeignet.

Es sind zwei Methoden verfügbar:

Der Modus „Auf Achse ausgerichteter umschließender Quader“ von EasyLocate sagt den Quader voraus, der jedes Objekt bzw. jeden Defekt umschließt und im Bild gefunden wurde. Anschließend wird jedem umschließenden Quader eine Klassenkennzeichnung zugewiesen. EasyLocate muss mit Bildern trainiert werden, bei denen die zu findenden Objekte (oder Defekte) mit einem umschließenden Quader und einer Klassenkennzeichnung ausgewiesen sind.

Der Modus „Punkt von Interesse“ von EasyLocate sagt die Position (als Punkt, der in der Regel in der Mitte liegt, aber auch anders definiert sein kann) für alle Objekte (oder Defekte) voraus, die im Bild gefunden wurden, und weist ihnen jeweils eine Klassenkennzeichnung zu. Alle Objekte (oder Defekte) im Bild müssen ungefähr die gleiche Größe haben. EasyLocate muss mit Bildern trainiert werden, bei denen die zu findenden Objekte (oder Defekte) mit einem Punkt von Interesse und einer Klassenkennzeichnung ausgewiesen sind.
Der Annotationsprozess ist mit dem Modus „Punkt von Interesse“ von EasyLocate schneller, da 1 Klick ausreicht, um ein Objekt zu annotieren.

Kostenlose Evaluierung: Open eVision Deep Learning Studio

Deep Learning Studio ist eine Anwendung, die dem Nutzer bei der Erstellung von Datensätzen sowie beim Trainieren und Testen der Deep-Learning-Tools von Open eVision hilft. 
Die Anwendung ist kostenlos und erfordert keine Lizenz. Benutzer können damit die Deep-Learning-Bibliotheken mit Ihren eigenen Bildern testen. Sie können Deep Learning Studio von der Euresys-Website herunterladen. Beispielbilder, Handbücher und Beispielprogramme sind enthalten und es ist keine Programmierung erforderlich.

Kundenaussage

"Was ich wirklich schätze, ist, dass Deep Learning Studio kostenlos von der Euresys-Website heruntergeladen werden kann und keine Lizenz erforderlich ist. So konnte ich die Leistung der eVision-Tools direkt mit eigenen Bildern evaluieren, wodurch potenzielle Vertraulichkeitsprobleme umgangen werden."