MVTec Merlic: Bildverarbeitung ohne Programmierkenntnisse
MVTec Merlic zeichnet sich durch die intuitive Bedienbarkeit aus, mit der sich komplexe Bildverarbeitungsaufgaben schnell und einfach lösen lassen – auch ohne Programmierkenntnisse. Auch KI-basierte Bildverarbeitungsmethoden werden mit Merlic unkompliziert nutzbar.
Neues Plug-in zur SPS Siemens S7
Die neue Version von Merlic umfasst ein Plug-in für die Kommunikation mit den Siemens-SPS SIMATIC S7. Durch den direkten Zugriff auf diese weitverbreiteten Siemens-SPS wird die Konnektivität von Merlic weiter gesteigert. Für Kunden bietet das Plug-in eine verbesserte Nutzerfreundlichkeit sowie die schnellere und direkte Integration in die Produktionsumgebung.
Bereitstellen von Bildern über REST
Bereits seit Merlic 5.4 steht zudem das REST-Plug-in zur Verfügung. Diese Schnittstelle öffnet die Tür zur Welt der Web-Services der REST-API. In der neuen Merlic-Version können nun auch Bilder über die Schnittstelle abgerufen werden. Das ist zum Beispiel nützlich, um Bilder aus Merlic direkt in HTML-Webseiten einzubinden, welche Anwendern die Kontrolle und Überwachung von Produktionsprozessen ermöglichen. Kunden können Bilder aus der REST-API also direkt in ihre Anwendungen integrieren. Ferner steht nun auch ein erweiterter Bildspeicher zur Verfügung, welcher den asynchronen Aufruf von Bildern aus Merlic über das Plug-in erlaubt.
Neue Bildverarbeitungswerkzeuge
In Merlic 5.6 wurden außerdem einige Methoden, die bislang testweise zur Verfügung standen, in vollständige, neue Tools überführt. Mit dem Tool „Zählen mit Deep Learning“, auch bekannt als Deep Counting, ist es möglich, mit geringem Trainingsaufwand eine große Anzahl an Objekten schnell und robust zu zählen. Die Vollständigkeitskontrolle ist einer von vielen möglichen Anwendungsfällen. Das Feature „Bild pixelgenau segmentieren“ ermöglicht es, trainierte Fehlerklassen pixelgenau zu lokalisieren. Auf diese Weise können Nutzer zum Beispiel Prüfaufgaben lösen, die bisher gar nicht oder nur mit erheblichem Programmieraufwand lösbar waren. Mit dem Tool „Farbe erkennen“ können Nutzer zuverlässig Farben unter verschiedenen Bedingungen erkennen. Außerdem können die Ergebnisse durch entsprechendes Setzen der Parameter weiter verbessert werden. Die Methode trägt unter anderem zur Qualitätssicherung bei, wie zum Beispiel bei Anwendungen zur Inspektion oder Auswahl der richtigen Bauteile.
Qualitätskontrolle von 2D-Datacodes
Die Qualitätskontrolle von 2D-Datacodes ist vor allem für das produzierende Gewerbe von großer Bedeutung. Die hierfür neue Methode in Merlic 5.6 liest nicht nur den Code, sondern bewertet auch dessen Druckqualität. Die Druckqualität der Codes wird gemäß den Standards AIM DPM-1-2006 und ISO/IEC 15415 bestimmt. Die neue Methode beschleunigt den für viele Unternehmen sehr wichtigen Prozess der Druckbildkontrolle der Etiketten auf Waren.
Oberflächenrekonstruktion mit Photometric Stereo
Photometric Stereo ist eine Technik in der industriellen Bildverarbeitung, die verwendet wird, um die 3D-Oberflächenstruktur eines Objekts zu rekonstruieren. Dieser Ansatz wird häufig zur Fehlererkennung eingesetzt. Das entsprechende Feature „Oberflächenrekonstruktion mit Photometric Stereo“ ist in Merlic zunächst testweise als Konzepttool verfügbar. Die für diese Technologie notwendige Beleuchtung kann innerhalb von Merlic besonders einfach über GenICam angesteuert werden.
Optimieren des Bildbereichs innerhalb “Global Context Anomaly Detection“
Überdies wurde die Deep-Learning-basierte Technologie “Global Context Anomaly Detection” für die Version Merlic 5.6 weiterentwickelt. Diese Technologie „versteht“ den logischen Inhalt von Bildern und erkennt dadurch neue Varianten von Anomalien. Nun ist es möglich, einen bestimmten Bildbereich zu definieren. Bildinhalte, die außerhalb dieses Bereichs liegen, werden ignoriert, womit sich deutlich robustere Ergebnisse erzielen lassen.
