EyeVision zeigt letzte Entwicklungen bei Machine Vision

Parallel Processing, Deep Learning mit VECID und 3D Inspektion: Die Machine Vision Software erkennt jedes Auto im Vorüberfahren. [...]

Bildverarbeitungssoftware der letzten Generation (c) Eyevision
Bildverarbeitungssoftware der letzten Generation (c) Eyevision

Die EyeVision Software ist eine Bildverarbeitungssoftware mit einer grafischen Benutzeroberfläche. Dadurch kann der Anwender Prüfprogramme durch Drag-und-Drop Programmierung erstellen. Die EyeVision verfügt über Befehle mit denen sich jede Machine Vision Applikation lösen lässt, wie z.B. Mustervergleich, Objekterkennung, 3D und Farbinspektion, Code Lesen (DMC, QR, Barcode), Klarschriftlesen (OCR/OCV), Roboterführung und Bin-Picking sowie enfache und komplexe Messtechnik- und Thermografieaufgaben.

EVT hat nun auch gemeinsam mit VECID eine Deep Learning (EV DL) Methode zur Erkennung von Nummernschildern und Automarken (Make&Model), entwickelt. Die Fahrzeuge (nicht nur Autos sondern auch Motorräder, Schiffe, Flugzeuge, usw.) werden mit conventional neural networks gelernt und wurden bereits im Vorfeld trainiert. VECID kann Ihnen exakt sagen, welches Auto gerade durch die Schranke gefahren ist und kann das Nummernschild basieren auf dem eingelernten CNN, lesen. Dies erspart Ihnen viel lästiges Einlernen und Konfigurieren, wie Sie es von üblichen OCR Systemen vielleicht kennen.

Auf der Vision Show Boston will man nun auch die neue intelligente Zeilenkamera zeigen, ein Prototyp von RazerCam LS unter anderem mit FPGA Verarbeitung, DualCore ARM Cortex, USB und GigE Schnittstelle, Power over Ethernet (PoE).

Die Software hat nun auch eine Parallel Processing Funktion integriert, sowie Befehle für EyeVision 3D Bin-Picking, Schweißnaht und Kleberaupen Inspektion. Das Parallel Processing erlaubt dem Anwender mehrere Runtimes mit einer unbegrenzten Anzahl von 2D und 3D Kameras mit separaten Prüfprogrammen gleichzeitig von nur einem PC aus zu betreiben. Dazu ist auch nur eine Version der EyeVision Software nötig. Voraussetzung sind natürlich ausreichend Rechenkapazität und mindestens ein DualCore Prozessor. Durch Parallel Processing werden sowohl Software– als auch Hardwarekosten gespart und auch manche Platzprobleme gelöst.

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