Deep Learning Machine Vision

Een nieuwe revolutionaire manier van producten inspecteren op basis van Google’s Deep Learning.

Kunstmatige intelligentie, Deep Learning, Machine Learning, Neural Networks. Het zijn allemaal termen die u steeds vaker in het nieuws hoort.

U kunt zich de berichten wellicht herinneren van IBM’s supercomputer Watson die succesvol meedeed aan het spel Jeopardy! Of Deep Blue die het opnam tegen schaker Garri Kasparov. En meer recent Google’s Deepmind die een professionele speler van het bordspel GO versloeg.

Als u op Nu.nl zoekt op kunstmatige intelligentie krijgt u meer dan 400 berichten.

Vaak zijn de berichten gebaseerd op wat er is onderzocht of in de toekomst mogelijk gaat zijn.  Maar de toepassingen komen ook steeds dichter bij huis zoals zelfrijdende auto’s en het detecteren van borstkanker zoals in dit bericht is te lezen:

Kunstmatige intelligentie detecteert borstkanker.

Met behulp van honderden beelden van zowel gezonde als zieke lymfeklieren wordt het systeem aangeleerd het verschil te herkennen tussen goed en fout.

Maar wat heeft dit nu te maken met machine vision?

Wat het bovenstaande bericht duidelijk maakt is dat het met deep learning mogelijk is om met het inleren van beelden fouten te herkennen.

En dat is precies wat we kunnen gebruiken bij machine vision. Het zou toch mooi zijn dat je een beperkt aantal beelden kunt gebruiken om een systeem aan te leren wat goed is waarna het zelf in staat is om fouten te detecteren!

En het goede nieuws is dat er ook al een software pakket op de markt is waarmee dat mogelijk is. SEF Vision is Preferred System Integrator van Vidi Suite.

Vidi Suite is ontwikkeld door het Zwitserse bedrijf Vidi Systems en heeft reeds vele Awards gewonnen met hun software.

Met behulp van Vidi Suite is het mogelijk om inspecties uit te voeren die tot op heden zeer moeilijk tot niet uit te voeren waren.

Het programmeren van de te inspecteren fouten duurt een fractie ten opzichte van de conventionele systemen. Zonder ook maar een regel code te moeten programmeren.

Bij een nieuw systeem is men in eerste instantie erg terughoudend. Kan het wel wat het belooft? Is het niet te mooi om waar te zijn?

Dat waren wij uiteraard ook. Met meer dan 20 jaar ervaring op het gebied van machine vision heb je reeds het een en ander voorbij zien komen.

Inmiddels zijn we echter helemaal ervan overtuigd dat Deep learning machine vision een echte toevoeging is voor de hedentendaagse inspectie uitdagingen. Wij durven zelfs te stellen dat dit de next level machine vision systemen zijn.

Vidi Suite bestaat uit 3 tools.

Vidi Blue Tool,

voor het bepalen van de positie van delen in het image.

Vidi Red Tool,

voor het detecteren van afwijkingen in het image.

Vidi Green Tool,

voor het classificeren van images.

Te mooi om waar te zijn?

Dat dachten wij in eerste instantie ook. Maar na het volgen van een training en het spelen met het systeem konden al zeer snel indrukwekkende resultaten bereikt worden.

Om de prestaties goed te kunnen vergelijken hebben we reeds uitgevoerde inspecties getest met het deep learning machine vision systeem. Binnen 2 uur hadden we meestal dezelfde resultaten bereikt ten opzichte van de conventionele systemen die we in eerste instantie hadden ingezet. En daar hadden we weken erover gedaan om die resultaten te bereiken.

Waar kun je Deep Learning machine vision inzetten?

Deep learning machine vision inspecteert de producten zoals een operator dat ook doet. Maar dan beter en constanter.

Er zijn vaak fouten op producten die een operator gelijk ziet maar die ontzettend moeilijk zijn te detecteren vanwege variaties in de product oppervlakte of de structuur van het product. De Deep learning machine vision software heeft hier echter geen problemen mee.

Producten met een complexe vorm, variatie in oppervlakte, drukpatroon met vele kleine details, geweefd materiaal met structuur, OCR met zeer weinig contrast, allerlei soorten materialen, alle voorkomende industrieën. Deep learning machine vision is zeer breed inzetbaar.

Maar ook als u heel veel verschillende producten heeft kan het interessant zijn omdat een nieuw product snel kan worden ingeleerd.

De beelden worden verwerkt en geïnspecteerd op krachtige GPU’s die in de gaming wereld worden ingezet. Door de snelle processoren op deze GPU’s worden de modellen in een mum van tijd berekend en worden de inspecties razendsnel uitgevoerd  zodat de snelste productie processen moeiteloos kunnen worden bijgebeend.

Voorbeelden uit de praktijk:

 Inspectie van zonnecellen

 Inspectie metalen oppervlakte

 Inspectie van textiel met patroon (of zonder)

 Lasinspectie

 Inspectie van medische schroeven

Hoe komt u erachter of uw product geïnspecteerd kan worden met Deep Learning Machine Vision?

Indien u reeds beelden heeft van uw product kunt u ons die opsturen. We zullen dan met behulp van die beelden een analyse uitvoeren en u het resultaat in een rapport opsturen. Daar het inleren van het systeem zeer snel gaat heeft u de resultaten reeds binnen enkele dagen.

Heeft u geen beelden dan kunnen we een afspraak maken zodat wij de beelden bij u komen opnemen waarna we met deze opgenomen beelden een analyse uitvoeren en u het resultaat in een rapport opsturen zoals in de voorbeelden hieronder.

Meer voorbeelden en mogelijkheden op youtube.

Wilt u meer mogelijkheden en voorbeelden zien? Neem dan eens een kijk bij onze diverse videos die we hebben gemaakt van verschillende testen en applicaties.

Uw interesse gewekt?

Neem contact met ons op voor het verkrijgen van meer informatie of het maken van een vrijblijvende afspraak. We komen graag bij u langs om de mogelijkheden te bespreken.