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EasyLocate

Bibliothek zur Lokalisierung und Klassifizierung anhand von Deep Learning

Im Überblick
  • Lokalisierung und Identifikation von Objekten/Produkten/Defekten
  • Zählung von Objekten
  • Unterstützt Datenaugmentation und Masken
  • 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.


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 und EasyLocate können nicht separat gekauft werden. Sie sind nur als Teil des Deep-Learning-Pakets erhältlich.
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.


Vergleich der Bibliotheken im Deep-Learning-Paket
Vergleich der Bibliotheken im Deep-Learning-Paket


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


Beschreibung von EasyLocate
Beschreibung von EasyLocate

EasyLocate is the localization and identification library of Deep Learning Bundle. It is used to locate and identify objects, products, or defects in the image. It has the capability of distinguishing overlapping objects and, as such, EasyLocate is suitable for counting the number of object instances. In der Praxis sagt EasyLocate 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 Objekte bzw. Defekte, die zu finden sind, mit einem umschließenden Quader und einer Klassenkennzeichnung ausgewiesen sind.


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.


Beispieldatensatz: Elektronische Komponenten
Beispieldatensatz: Elektronische Komponenten

Unser Datensatz „Electronic Component“ zeigt, wie EasyLocate trotz schlechter Lichtverhältnisse zuverlässig verschiedene Arten elektronischer Standardkomponenten erkennt und zählt, die sich lose in Plastikbeuteln befinden.


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-Lizenzsystem
Neo-Lizenzsystem

  • Neo ist das neue Lizenzsystem von Euresys. Es ist zuverlässig, auf dem neusten Stand der Technik und jetzt zum Speichern von Open eVision- und eGrabber-Lizenzen verfügbar.
  • Mit Neo können Sie auswählen, wo Ihre Lizenzen aktiviert werden sollen: auf einem Neo-Dongle oder in einem Neo-Softwarecontainer. Sie kaufen eine Lizenz und entscheiden später.
  • Neo-Dongles bieten eine robuste Hardware und die Flexibilität der Übertragung von einem Computer auf einen anderen.
  • Neo-Softwarecontainer benötigen keine spezielle Hardware. Sie sind mit dem Computer verknüpft, auf dem sie aktiviert wurden.
  • 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.


Software
Host PC Operating System
  • Open eVision is a set of 32-bit and 64-bit libraries that require a processor compatible with the SSE4 instruction set.
  • The Deep Learning Bundle is only available in the 64-bit Open eVision library.
  • Open eVision can be used on the following operating systems:
    • Windows 10 (32- and 64-bits)
    • Windows 8 (32- and 64-bits)
    • Windows 7 (32- and 64-bits)
    • Linux 64 bits (x86-64 only) with a glibc version greater or equal to 2.18
  • Since Open eVision 2.6, discontinued support of:
    • Windows Vista 32-bits Service Pack 1
    • Windows XP 32-bits Service Pack 3
    • Windows Embedded Standard 2009 32-bits
  • Remote connections
    • Remote connections are allowed using remote desktop, TeamViewer or any other similar software.
  • Virtual machines
    • Linux virtual machines are supported. Microsoft Hyper-V and Oracle VirtualBox hypervisors have been successfully tested.
    • Windows virtual machines are not supported.
  • Minimum requirements:
    • RAM: 8 GB
    • Display size: 800 x 600. 1280 x 1024 recommended.
    • Color depth: 16 bits. 32 bits recommended.
    • Between 100 MB and 2 GB free hard disk space for libraries, depending on selected options.
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)
    • Microsoft Visual Studio 2019 (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
    • QtCreator 4.15 with Qt 5.12
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.
Code Verification

Code-Qualitätsüberprüfung für Etikettendruckmaschinen