Das Software-Update fĂĽr die IDS NXT Plattform erweitert die KI-Fähigkeiten des Systems um Objekterkennung, bietet mit Vision Apps schlĂĽsselfertige Lösungen und sorgt mit einer neuen Entwicklungsumgebung dafĂĽr, dass Anwender eigene Bildverarbeitungsaufgaben als Vision Apps programmieren und auf den Kameras ausfĂĽhren können. Per OPC UA kann KI-basierte Bildverarbeitung auĂźerdem direkt in die Fabrikautomation integriert werden, ohne eine einzige Codezeile zu schreiben. Das Software-Update ist kostenlos und kann mit allen IDS NXT Kameras genutzt werden. Anwender können ab sofort z.B. die neuen Vision Apps ‚Classifier‘ und ‚Object Detector‘ nutzen, um mit ihren Kameras Bildkomponenten zu klassifizieren oder bestimmte Objekte mittels kĂĽnstlicher Intelligenz zu identifizieren. Das Vision App-Konzept sorgt auĂźerdem dafĂĽr, dass Anwender den Kameras Bildverarbeitungsaufgaben ganz nach Bedarf zuweisen können. Das Einsatzspektrum ist so gut wie grenzenlos und reicht von einfachen Barcode-Erkennungen bis zu komplexen KI-Analysen. FĂĽr diesen Zweck stellt IDS die neue Entwicklungsumgebung ‚IDS NXT Vision App Creator‘ zur VerfĂĽgung. Entwickler und KI-Spezialisten können damit noch tiefer in das System eintauchen, individuelle Vision Apps erstellen und IDS NXT Kameras so noch besser an die eigenen BedĂĽrfnisse anpassen. Auf diese Weise ist selbst die Kombination von Klassifikationen oder Objekterkennung mit klassischer Bildverarbeitung, wie etwa Vermessung, in einem Gerät realisierbar. Eine weitere wesentliche Verbesserung ist die Integration des Industrieprotokolls OPC UA. IDS NXT Kameras können nun mit Maschinen und Steuerungen in derselben Sprache kommunizieren und Aufgaben oder Ergebnisse unmittelbar austauschen. Die Verwendung der SchlĂĽsseltechnologie ermöglicht die direkte Integration intelligenter Kameras in die Fabrikautomatisierung, ohne zusätzliche Hardware oder Programmieraufwand. Die standardisierte Kommunikation ĂĽber OPC UA schafft auĂźerdem die Grundlage fĂĽr das ‚Plug-and-Produce‘ neuer Geräte. Die Inbetriebnahme von Machine Vision Systemen verkĂĽrzt sich damit auf ein Minimum.
