Was ist ein neuronales Faltungsnetzwerk (Convolutional Neural Network, CNN)?
Neuronale Faltungsnetzwerke (CNN) bilden das Herzstück vieler Computer Vision-Anwendungen. Neuronale Faltungsnetzwerke sind eine Art von Deep-Learning-Modell, das die Bildanalyse und -erkennung revolutioniert hat. Sie sind von der Struktur und Funktionsweise des menschlichen Sehsystems inspiriert und wurden entwickelt, um automatisch zu lernen und Merkmale aus Bildern zu extrahieren.
Wie funktionieren neuronale Faltungsnetzwerke?
Neuronale Faltungsnetzwerke sind Deep-Learning-Strukturen, die speziell für die Verarbeitung visueller Daten entwickelt wurden. Diese Netze werden in auf Bilderkennung basierenden Anwendungen wie Bildklassifizierung, Objekterkennung, Klassifizierung und Gesichtserkennung eingesetzt. Die Arbeitslogik von neuronalen Faltungsnetzwerken spiegelt die Mechanismen des Kortex, des menschlichen visuellen Verarbeitungszentrums, wider, um komplexe visuelle Daten verständlicher und verarbeitbarer zu machen.
Die grundlegenden Schritte dieses Prozesses zielen darauf ab, visuelle Daten schrittweise in einfachere und prägnantere Informationen umzuwandeln. Neuronale Faltungsnetzwerke bestehen aus mehreren Schichten, von denen jede für bestimmte Aufgaben im Bilderkennungsprozess zuständig ist. Die drei Haupttypen von Schichten in einem CNN sind Faltungsschichten, Pooling-Schichten und Aktivierungsschichten.
Implementierung eines neuronalen Faltungsnetzwerks
Die Implementierung eines neuronalen Faltungsnetzwerks umfasst die Definition der Netzwerkarchitektur und das Training mit beschrifteten Datensätzen. Die Architektur besteht in der Regel aus Faltungsschichten, Poolingschichten und vollständig verbundenen Schichten. Die Anzahl der Filter, die Kernelgröße, der Schritt und die Aktivierungsfunktionen sind die wichtigsten Parameter, die die Leistung des Netzwerks bestimmen.
Beschriftete Bilddatensätze werden zum überwachten Lernen verwendet, um ein neuronales Faltungsnetzwerk zu trainieren. Das Faltungsnetzwerk lernt, Muster und Merkmale zu erkennen, indem es seine Parameter während des Trainingsprozesses anpasst. Dieser Prozess umfasst die Vorwärtspropagation, bei der Eingabebilder durch das Netzwerk geleitet werden, und die Rückwärtspropagation, bei der die Leistung des Netzwerks bewertet und die Parameter aktualisiert werden, um Verluste zu minimieren.
Anwendung von neuronalen Faltungsnetzwerken für die Bildklassifizierung in der Herstellung
Im Kontext der Herstellung können neuronale Faltungsnetzwerke für eine Vielzahl von Bildklassifizierungsaufgaben eingesetzt werden, z. B. zur Produktidentifizierung, Fehlererkennung oder Objekterkennung. Schauen wir uns genauer an, wie neuronale Faltungsnetzwerke für die Bildklassifizierung in der Herstellung eingesetzt werden können.
Laden und Vorverarbeiten von Daten
Der erste Schritt bei der Anwendung eines neuronalen Faltungsnetzwerks zur Bildklassifizierung besteht darin, die Daten zu laden und vorzuverarbeiten. Im Bereich der Herstellung bedeutet dies die Sammlung eines Datensatzes beschrifteter Bilder, die verschiedene Klassen oder Kategorien von Interesse repräsentieren. Bei der Fehlererkennung kann der Datensatz zum Beispiel Bilder von fehlerhaften und nicht fehlerhaften Produkten enthalten.
Sobald der Datensatz vorliegt, muss er vorverarbeitet werden, um Einheitlichkeit und Kompatibilität mit dem neuronalen Faltungsnetzwerk zu gewährleisten. Dies beinhaltet in der Regel die Größenanpassung der Bilder auf eine feste Größe, die Normalisierung der Pixelwerte auf eine gemeinsame Skala und die Aufteilung des Datensatzes in einen Trainings- und einen Testsatz.
Erstellung des neuronalen Faltungsnetzwerks
Der nächste Schritt besteht darin, das neuronale Faltungsnetzwerk zu definieren und aufzubauen. Dazu gehört die Festlegung der Architektur des Netzwerks, einschließlich der Anzahl und Konfiguration von Faltungsschichten, Poolingschichten und vollständig verbundenen Schichten. Die Wahl der Architektur hängt von der spezifischen Bildklassifizierungsaufgabe und der Komplexität des Datensatzes ab.
Neben den Schichten sind auch die Auswahl der Aktivierungsfunktionen, der Optimierungsalgorithmen und der Verlustfunktionen wichtige Überlegungen beim Aufbau des neuronalen Faltungsnetzwerks. Diese Entscheidungen können die Leistung und Genauigkeit des Modells erheblich beeinflussen.
Einsatz des neuronalen Faltungsnetzwerks in Realweltanwendungen
Sobald das neuronale Faltungsnetzwerk trainiert und bewertet wurde, kann es in realen Anwendungen der Herstellung eingesetzt werden. Dabei kann das Modell in bestehende Systeme zur Herstellung integriert werden, z. B. in Inspektionsmaschinen oder Roboter, um automatische Bildklassifizierungsaufgaben durchzuführen. Das Modell kann auch zur Analyse von Echtzeit-Videoströmen von in der Herstellung installierten Kameras verwendet werden, was eine Überwachung und Entscheidungsfindung in Echtzeit ermöglicht. Werfen wir einen Blick auf die Computer Vision-Lösungen, die unser Unternehmen Dataguess in der Herstellung und in verschiedenen Bereichen implementiert hat.
Praktische Anwendungen von Künstlicher Intelligenz und Computer Vision in der Herstellung
Die Integration von Technologien der künstlichen Intelligenz und Computer Vision in die Herstellung steckt noch in den Kinderschuhen, aber das Wachstums- und Innovationspotenzial ist enorm. Mit der weiteren Entwicklung dieser Technologien können wir mit noch fortschrittlicheren Anwendungen und Fähigkeiten in der Herstellung rechnen.
Dataguess Inspector beispielsweise erkennt Produktdefekte und -fehler während der Herstellung mithilfe von Deep Learning- und Computer Vision-Technologien, die helfen, Fehler in der Herstellung zu reduzieren und die Produktqualität zu verbessern.
Tools wie Dataguess Counter nutzen ebenfalls Computer Vision-Technologien zur Klassifizierung und Zählung von Produkten und simulieren den menschlichen Denkprozess, um komplexe Entscheidungen schnell und konsistent zu treffen.
Im Bereich Arbeitsschutz informiert Dataguess Guard die Mitarbeiter in risikoreichen Arbeitsumgebungen und sorgt dafür, dass die notwendigen Vorkehrungen zum richtigen Zeitpunkt getroffen werden.
Dataguess Observer wird zur Personenzählung und Dichtekartierung eingesetzt und erhöht die Sicherheit durch die Erstellung von Dichtekarten in Bereichen mit hohem Personenaufkommen und die Erkennung von gefährlichem Verhalten.
Dataguess Tracer schließlich erleichtert das Produktmanagement und die Logistik durch Echtzeitverfolgung von Warenwagen und Produkten dank der auf den Warenwagen angebrachten Marker.
Diese Beispiele zeigen, wie Künstliche Intelligenz und Computer Vision in Herstellungsprozesse integriert werden können und wie diese Integration zu erheblichen Verbesserungen in Bereichen wie Effizienz, Sicherheit und Qualitätskontrolle führen kann.