Einen Schwerpunkt des Messeauftritts von MVTec Software bilden in diesem Jahr innovative Deep-Learning-Funktionen auf Basis von künstlicher Intelligenz. So zeigt eine Live-Demo unter anderem, wie fortschrittliche Deep-Learning-Technologien in MVTec Halcon 17.12 die Identifikation von Objekten mittels optischer Zeichenerkennung (OCR) optimieren. Zudem wird präsentiert, wie sich Gegenstände (im konkreten Fall verschiedenes Obst) präzise klassifizieren lassen. Außerdem zeigt die Demo die zielsichere und robuste Defekterkennung bei Tabletten. Standbesucher erhalten so einen praxisorientierten Einblick in die zukunftsweisenden Einsatzmöglichkeiten, die Deep Learning für Machine Vision bietet. Die verschiedenen Anwendungen können dabei direkt über einen Touchscreen angewählt werden.
Industrieverantwortliche, die sich für Machine-Vision-Lösungen interessieren, erfahren, wie einfach und schnell sich standardisierte Deep-Learning-Funktionen im eigenen Unternehmen nutzen und Convolutional Neural Networks (CNNs) mit vertretbarem Aufwand selbst trainieren lassen. Die Firmen benötigen hierfür keine hochspezialisierten Fachkräfte mit tiefgreifenden Machine-Vision-Kenntnissen und sparen überdies Zeit sowie Kosten bei der Programmierung ein.
Erkennung verschiedener Schrifttypen
Auch MVTec Merlic, eine Software für die einfache Erstellung professioneller Machine-Vision-Applikationen, wird einen Schwerpunkt des diesjährigen Messeauftritts von MVTec bilden. So zeigt eine weitere Live-Demo, wie die Software auf einer Smartkamera von Adlink läuft. Dabei werden mittels Deep-Learning-basierten OCR-Funktionen in Sekundenbruchteilen exakt verschiedenste Schrifttypen auf Verpackungen, wie etwa Haltbarkeitsdaten oder Chargennummern, erkannt. Zudem können Standbesucher sehen, wie Merlic nahtlos mit einer speicherprogrammierbaren Steuerung (SPS) zusammenarbeitet und wie sich auf einer mobilen Plattform das Remote Frontend visualisieren lässt.
MVTec auf der Hannover Messe 2018 vom 23. bis zum 27. April, in Halle 017, Stand E42/6.
