明察秋毫 | SICK Deep Learning功能介绍

2023/11/16 11:37:01

  深度学习(Deep Learning)为机器视觉系统赋予了超强的感知和理解能力,大大推动了机器视觉领域的发展和应用。SICK作为工业用智能传感器和传感技术解决方案的主要制造商之一,已将深度学习技术集成到SICK视觉硬件及软件中,覆盖了2D和3D视觉,智能相机及基于IPC的相机。所集成的深度学习功能包括:分类、异常检测、目标定位以及OCR。这些功能可为绝大部分工业视觉复杂类检测应用提供解决方案。

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  基于InspectorP 2D智能相机

  的深度学习功能

  SICK InspectorP系列的2D智能相机,搭载SICK Nova InspectorP 2D视觉软件,该软件除了包含传统的机器视觉处理功能,同时也集成了分类和异常检测的深度学习功能,即在该智能相机中汇集了深度学习技术的所有流程,包括:图像采集、标注、训练、评估、以及识别,并且训练时间短(最快30秒以内),操作便捷,流程简单,即便是无深度学习经验的工程师也可以很快上手整个流程。

  

  智能相机训练分类功能

  如下图所示,在SICK InspectorP 智能相机的设备上即可完成深度学习分类功能的全部过程。

  

  当前InspectorP上可最多支持100张训练图像以及10类识别对象。如果实际应用中类别数更多,场景更为复杂,则可以通过SICK 云端(点击访问)训练更复杂的模型。然后将训练好的模型导入智能相机中,该相机只负责进行识别。

  因此,在分类的应用中,用户可根据现场情况的难易程度,选择不同的训练方式,以达到解决问题的效果。

  

  智能相机异常检测功能

  如下图所示,在SICK InspectorP 智能相机的设备上即可完成深度学习异常检测功能的全部过程。

  

  在智能相机设备中只需要训练无缺陷的图像即可,总数最多为100张,训练时间最快30秒以内。有缺陷的图像只用于评估,并自动给出区分好坏的阈值。

  应用案例

  

  (异常检测)

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  基于IPC的2D和3D深度学习功能

  SICK基于IPC的深度学习功能,已集成到SICK视觉软件EzR中,满足2D和3D视觉场景的使用。搭配SICK高速高精度相机Ruler系列,可对目标的高度信息执行更准确的检测,功能包括:分类,目标定位,缺陷检测以及OCR。

  缺陷检测

  对目标进行缺陷检测,能检测出目标表面的凸包,凹坑,以及划痕。

 

  分类和定位

  对目标进行分类和定位。比如对轮胎上的“DOT”字符类别进行定位。

  

  自动提取复杂背景的文本并识别

  

  SICK工业智能传感器在多个行业的不同场景中被广泛使用着,而集成了SICK深度学习功能的智能相机和视觉软件,可以为绝大部分工业视觉复杂类检测应用提供简洁、快速、高效以及稳定的解决方案。

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