MVTec zeigt, wie sich Prozesse in der Automatisierung und Robotik mit industrieller Bildverarbeitung optimieren lassen. In Live-Demos können Standbesucher den Einsatz moderner Machine-Vision-Technologien in Automatisierungsszenarien hautnah erleben.
Halcon 18.05, die neueste Version von Halcon, erweitert die in der Version 17.12 eingeführten Deep Learning Funktionalitäten. Eine Live-Demo zeigt unter Verwendung des Jetson TX2 Embedded Boards von NVIDIA, wie Embedded Geräte für Deep Learning verwendet werden können, indem verschiedene Objekte in Echtzeit klassifiziert werden.
Eine weitere Demo visualisiert ein Anwendungsszenario aus der Robotik: Ein Roboterarm greift in eine Ansammlung von Objekten und findet dank moderner Matching-Technologien von MVTec Halcon zielsicher die Position des relevanten Gegenstandes. Diesen nimmt der Arm präzise aus der Kiste, erkennt ihn mittels einer 2D-Kamera, sowie innovativer Deep-Learning-Technologie, und sortiert ihn heraus.
Merlic 4 Preview wurde im März 2018 veröffentlicht. Neben anderen Features beinhaltet diese Version neue Parallelisierungs-Möglichkeiten, also die parallele Ausführung unabhängiger Tools. Dies wird in einer Live-Demo, in der mithilfe von zwei Kameras verschiedene Inspektionsaufgaben gelöst werden, veranschaulicht. Zudem wird die nahtlose Einbindung einer speicherprogrammierbaren Steuerung (SPS) in Vision-Systeme mit Merlic dargestellt. Im Übrigen wird Merlic in Zukunft über Hilscher-Karten noch besser in Automatisierungslösungen integriert, wie z.B. mithilfe von Profibus. Zu dieser zukunftsweisenden Entwicklung wurden bereits erste erfolgreiche Tests durchgeführt.
Um diese vielfältigen Demonstrationen abzurunden, hält Prof. Carsten Steger, Director of Research bei MVTec, am automatica Forum einen Vortrag zum Thema "Einsatzchancen von Machine Learning in der industriellen Bildverarbeitung – am Beispiel aktueller Projekte in der Lebensmittel- und Pharma-Industrie".
MVTec auf der Automatica: Stand 305, Halle B5
