Zebra Technologies Corporation poinformowała o integracji zaawansowanych funkcji sztucznej inteligencji z oprogramowaniem Aurora do wizyjnego przetwarzania obrazu. Nowe możliwości obejmują wykorzystanie uczenia głębokiego, co znacząco usprawni obsługę złożonych scenariuszy inspekcji wizualnej.

 

Według badania Zebra 2024 Manufacturing Vision Study, 61% liderów branży produkcyjnej na całym świecie spodziewa się, że sztuczna inteligencja będzie napędzać wzrost firm do 2029 roku. W innym raporcie firmy Zebra Technologies na temat sztucznej inteligencji w branży motoryzacyjnej stwierdzono, że głębokie uczenie już jest wykorzystywane w całym łańcuchu dostaw w tym sektorze. Użytkownicy chcą jednak, aby sztuczna inteligencja robiła więcej, zatem wprowadzane funkcje odpowiadają na potrzeby branży przemysłowej.

Pakiet oprogramowania Aurora firmy Zebra Technologies z narzędziami do głębokiego uczenia zapewnia wydajne rozwiązania do kontroli wizualnej. Rozwiązanie wesprze konstruktorów maszyn i linii produkcyjnych oraz inżynierów, programistów i analityków danych w branży motoryzacyjnej, elektronicznej i półprzewodnikowej, spożywczej i napojów oraz opakowaniowej. Pakiet zawiera funkcje rozpoznawania tekstu (OCR) oparte na głębokim uczeniu, które nie wymagają kodowania. Z kolei interfejsy działające na zasadzie „przeciągnij i upuść” oraz obszerne biblioteki pozwalają użytkownikom tworzyć rozwiązania dla złożonych przypadków użycia, z którymi nie radzą sobie tak dobrze tradycyjne systemy oparte na regułach.



Aurora Design Assistant™

Użytkownicy zintegrowanego środowiska programistycznego Aurora Design Assistant firmy Zebra Technologies mogą tworzyć aplikacje poprzez konstruowanie i konfigurowanie schematów blokowych zamiast pisania tradycyjnego kodu programistycznego. Oprogramowanie umożliwia również projektowanie dla tych aplikacji interfejsu typu człowiek-maszyna (HMI) opartego na przeglądarce internetowej.

Oprogramowanie zawiera teraz funkcję głębokiego uczenia służącą do wykrywania obiektów i najnowszą wersję aplikacji dołączonej do Aurora, czyli Imaging Copilot z dedykowanym obszarem roboczym do szkolenia modelu głębokiego uczenia w zakresie wykrywania obiektów. Oddzielne dodatki są dostępne do trenowania modelu głębokiego uczenia z kartą GPU NVIDIA i uruchamiania modelu głębokiego uczenia w celu przeprowadzenia wnioskowania lub przewidywania odpowiednio na GPU NVIDIA i zintegrowanym GPU Intel.

Aurora Vision Studio™

Inżynierowie zajmujący się wizją maszynową i komputerową korzystający z Aurora Vision Studio mogą szybko tworzyć, integrować i monitorować potężne aplikacje wizji maszynowej. Zaawansowane i niezależne od sprzętu oprogramowanie zapewnia intuicyjne środowisko graficzne do tworzenia zaawansowanych aplikacji wizyjnych bez konieczności pisania pojedynczej linii kodu. Posiada kompleksowy zestaw ponad 3000 sprawdzonych i gotowych do użycia filtrów, co umożliwia inżynierom wizji maszynowej i komputerowej projektowanie niestandardowych rozwiązań w prostym, trzystopniowym przepływie pracy: zaprojektuj algorytm, stwórz niestandardowy lokalny interfejs HMI lub internetowy interfejs HMI i wdróż go na urządzeniu przemysłowym opartym na komputerze PC.

Łańcuch narzędzi głębokiego uczenia został przełączony na nowy silnik szkoleniowy z mechanizmami równoważenia danych treningowych, co prowadzi do lepszych wyników szkolenia na zestawach danych o niskiej jakości. Trening jest teraz szybszy i bardziej powtarzalny, a dodatek do głębokiego uczenia jest kompatybilny z systemami Linux, tylko w zakresie wnioskowania.

Aurora Imaging Library™

Zestaw programistyczny Aurora Imaging Library firmy Zebra Technologies jest przeznaczony dla doświadczonych programistów kodujących aplikacje wizyjne w językach C++, C# i Python. Obejmuje on szeroką kolekcję narzędzi do przetwarzania i analizowania obrazów 2D i danych 3D przy użyciu tradycyjnych metod opartych na regułach oraz na głębokim uczeniu.

Najnowsze dodatki zwiększają jego możliwości i obejmują narzędzia służące do wykrywania anomalii i defektów oraz weryfikacji poprawności montażu. Wykorzystują one głębokie uczenie, co zwiększa możliwości znajdowania nieprawidłowości. W przeciwieństwie do innych dostępnych narzędzi głębokiego uczenia, szkolenie odbywa się bez nadzoru, wymagając jedynie normalnych odniesień.

Narzędzie OCR oparte na głębokim uczeniu wykorzystuje wstępnie wytrenowany model głębokiej sieci neuronowej do odczytywania znaków, cyfr, znaków interpunkcyjnych i niektórych symboli. Nie wymaga to określania lub uczenia go czcionek. Narzędzie OCR oparte na głębokim uczeniu obejmuje modele ciągów znaków i ograniczenia, aby umożliwić bardziej niezawodny i trafny odczyt.

Źródło: Zebra Technologies