Die Vision Cam Ai.go von Imago Technologies soll Anwendern den einfachen Einstieg in Deep Learning ermöglichen.
Die Vision Cam Ai.go von Imago Technologies soll Anwendern den einfachen Einstieg in Deep Learning ermöglichen.
Automatisierung, künstliche Intelligenz (KI), Internet of Things (IoT) und Machine Learning (ML) sind heutzutage bekannte Technologien und kommen bereits in vielen Unternehmen zum Einsatz. Mit Hilfe von Machine Learning wird es IT-Systemen ermöglicht, Muster und Zusammenhänge aus Daten zu lernen und sich selbst zu verbessern. Dabei ist keine explizite Programmierung notwendig. Die Bearbeitung von Kundenanfragen, die Erkennung möglicher Störfälle sowie unerwarteter Ereignisse wie z.B. Cyberangriffe sind klassische Anwendungsfelder von ML. Aber auch die Unterstützung bei einer rein datengestützten Entscheidungsfindung und die Interpretation großer Datenmengen gehören dazu.
Im Fraunhofer-Leitprojekt NeurOSmart forscht das Fraunhofer IPMS zusammen mit vier weiteren Instituten (ISIT, IMS, IWU, IAIS) unter Leitung des Fraunhofer ISIT gemeinsam an energieeffizienten und intelligenten Sensoren für die nächste Generation autonomer Systeme. Dabei sollen die Brücken zwischen Wahrnehmung und Informationsverarbeitung durch innovative Elektronik neu definiert werden.
Mit dem Inspektionssystem VT-S10 3D-AOI bietet Omron ein bildgebendes Verfahren in Kombination mit künstlicher Intelligenz an. Dadurch sollen die Anforderungen an die Fachkenntnisse für präzise Inspektionen verringert werden, denn diese Lösung erfordere weniger Qualifizierung und führe dabei zu einer verbesserten Hochpräzisionsprüfung.
Mit performanten 360-Grad-Systemen hat Luis sich bereits einen Namen gemacht.
Mit VisionPro Deep Learning 2.0 stellt Cognex seine neueste Deep-Learning-basierte Software zur Bildanalyse vor, die speziell für die Fabrikautomatisierung entwickelt wurde. Eine grafische Benutzeroberfläche vereinfacht das Trainieren des neuronalen Netzwerks.
Mit den AX Smart Cameras präsentiert Baumer seine ersten smarten Industriekameras. Diese verbinden Nvidia Jetson Nano bzw. NX Module mit Sony CMOS-Sensoren zu einer frei programmierbaren Bildverarbeitungsplattform für Industrie-4.0- und KI-Anwendungen.
Wenn es um Podiumsplätze geht, sind Millisekunden und Millimeter entscheidend. Diese Feinheiten sollen für Trampolin-Trainer und -Sportler des Deutschen Turner-Bundes (DTB) zukünftig über ein neues Projekt, welches auf einem bildbasierten System von Simi Reality Motion Systems basiert, visualisiert und dokumentiert werden. Für die passenden Videoaufnahmen sorgen Industriekameras von Matrix Vision.
The PerCV.ai Industry 4.0 package of Irida Labs is an end-to-end AI software and services platform that employ computer vision and AI at the edge and run in real time.
Damit Entwickler schneller zu ihren individuellen KI-basierten Embedded-Vision-Lösungen kommen, bieten sich vorkonfigurierte Embedded-Vision-Baukästen an. Congatec hat eine Lösungsplattform zusammen mit Basler auf Basis des NXP i.MX 8 Plus Prozessors entwickelt, der eine integrierte Neural Processing Unit (NPU) hat.
Durch den Einsatz von Self-Organizing Maps (SOMs), einer Art von neuronaler Netze, haben Industrial Analytics Labs und Optimum eine neue Methode entwickelt, um Fehlerzustände zu erkennen, ohne diese vorher gesehen zu haben.
Die KI-Plattformen der Serie DLAP-4000 sind erweiterbare industrielle Box-Computer, die von Acceed kundenspezifisch mit Quadro-Grafikkarten von Nvidia ausgestattet werden.
Um bei anspruchsvollen (Embedded) Vision-Anwendungen ein optimales Ergebnis zu erzielen und um für zukünftige Anforderungen gerüstet zu sein, spielen ein Systemaufbau mit hoher Bandbreite sowie die Unterstützung leistungsfähiger KI-Anwendungen eine wichtige Rolle. Das Embedded Modul TQMx110EB von TQ deckt diese Faktoren vorbildlich ab.
The new Version 5.1. of the machine vision software Adaptive Vision is packed with new features, including Deep Learning OCR, automatic model training, EtherNet/IP protocol support as well as program breakpoints.
With the AX Smart Cameras, Baumer presents its first industrial smart cameras.
The new Iris GTX smart cameras of Matrox Imaging has an Intel Atom x6000 series embedded processor for machine vision operations as well as deep learning inference in the form of image classification and segmentation via the on-device software, Matrox Design Assistant X. The vision operations in the Matrox Imaging software see a three-fold performance boost compared to the precusor Matrox Iris GTR.
Das europäische Exzellenznetzwerk ‚dAIEDGE‘ fördert die Anwendung von Künstlicher Intelligenz auf Edge-Computing-Plattformen – das Fraunhofer IGD ist einer der Projektpartner.
Seit dem Siegeszug des Chatbots ChatGPT ist künstliche Intelligenz in aller Munde. Auch in der industriellen Produktionstechnik kommt KI mit großen Schritten voran. Lernende Maschinen machen die Fertigung effizienter. Wie funktioniert das genau? Das können Interessierte auf der EMO Hannover 2023 vom 18. bis 23. September erfahren. Die Weltleitmesse für Produktionstechnologie wird ihr Fachpublikum unter dem Claim ‚Innovate Manufacturing‘. mit frischen Ideen inspirieren und künstliche Intelligenz spielt dabei ihre Stärken aus.
Das Data-Science-Tool Melsoft MaiLab von Mitsubishi soll Unternehmen bei der Digitalisierung ihrer Fertigung und unterstützen und so deren Produktivität steigern. Die neue Lösung ist eine intuitive, bedienerzentrierte Plattform, die KI nutzt, um Abläufe automatisch zu verbessern. Sei es Abfallvermeidung durch geringere Ausschussmengen, weniger Stillstandszeiten durch vorbeugende Wartung oder Senkung des Energieverbrauchs durch Prozessoptimierung.
Die neue Software Kuka.SmartBinPicking bietet eine Kombination aus KI-basierter Erkennung von Objekten sowie Bahnplanung des Roboters.
Am 28. März werden auf der digitalen Konferenz ´TechTalk Day Logistik´ verschiedene Logistiklösungen aus den Bereichen fahrerlose Transportsysteme, digitale Lagersteuerung, Kommissionierlösungen und Bildverarbeitung vorgestellt.
Die Anforderungen in der Lagerlogistik sind in den letzten Jahren beständig gewachsen, vor allem in puncto Flexibilität.
Unternehmen müssen jederzeit auf einen Cyber-Angriff vorbereitet sein. Wie gut sie das allerdings in der Realität tatsächlich sind, können die wenigsten von ihnen einschätzen. Eine Antwort darauf liefert die Bestimmung des Reifegrads der IT-Sicherheit.
Das Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) hat 2021 das Projekt AI-Test-Field gestartet.
Der Hype um Chatbots mit künstlicher Intelligenz ist groß. Allerdings bringt die Technologie auch Cyberkriminelle aufs Parkett, die sich die neuen Möglichkeiten zunutze machen. Chester Wisniewski, Cybersecurity-Experte bei Sophos, gibt dazu Statements und Beispiele.
In Kombination mit einer Augmented-Reality-Brille bietet eine neue Software des Fraunhofer IGD digitale Unterstützung von Absortiervorgängen. Zusammengehörige Bauteile werden direkt im Sichtfeld der Beschäftigten an der Produktionslinie farblich überlagert. Anwender im Automotive-Bereich können so etwa durch beschleunigte Prozesse und eine minimierte Fehleranfälligkeit Kosten reduzieren.
Von der Entwicklung über die Materialbeschaffung, den Produktionsprozess bis zur Nutzung und schlussendlich Entsorgung – wer Produkte nachhaltiger gestalten will, steht vor einer komplexen Aufgabe.
Vermehrt interessieren sich Unternehmen dafür, auf Basis ihrer Fertigungsinformationen Verbesserungspotenziale in der Produktionsplanung und -steuerung zu heben. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) kann aber nur dann wirtschaftlich sinnvoll eingesetzt werden, wenn alle relevanten Daten im Zugriff sind und deren Struktur zu den Anwendungen passen. Das Coscom-ECO-System soll eine Plattformökonomie als Basis für Business Intelligence (BI) bieten.