Die Bildverarbeitungs-Softwaresuite von Zebra mit Deep-Learning-Tools bietet leistungsstarke Lösungen für die visuelle Inspektion.
Die aktuelle Version der Software von Zebra bietet Deep-Learning-Objekterkennung sowie die neueste Version der Begleitanwendung Aurora Imaging Copilot. Diese enthält einen speziellen Arbeitsbereich, der für das Training von Deep-Learning-Modellen zur Objekterkennung optimiert ist. Zudem sind separate Add-ons verfügbar, um Deep-Learning-Modelle auf einer Nvidia-GPU-Karte zu trainieren und deren Inferenz oder Vorhersagen sowohl auf Nvidia-GPUs als auch auf integrierten Intel-GPUs durchzuführen.
Die Deep-Learning-Toolchain von Aurora Vision Studio wurde auf eine neue Trainings-Engine umgestellt, die Mechanismen zur Datenanpassung integriert. Dies verbessert die Trainingsergebnisse bei qualitativ minderwertigen Datensätzen. Das Training ist nun schneller und konsistenter, und das Deep-Learning-Add-on ist mit Linux-Systemen kompatibel, allerdings nur für Inferenzen.
Neu hinzugefügte Funktionen erweitern die Aurora Imaging Library um Tools zur Anomalieerkennung, die Deep Learning für die Identifizierung von Defekten und die Überprüfung von Baugruppen nutzen. Das Training dieser Deep-Learning-Modelle erfolgt unbeaufsichtigt, es sind lediglich normale Referenzdaten erforderlich. Das Deep-Learning-basierte OCR-Tool verwendet ein vorab trainiertes neuronales Netzwerk, um Zeichen, Ziffern, Satzzeichen und Symbole zu erkennen, ohne dass spezifische Schriftarten definiert oder eingelernt werden müssen. Zusätzlich bietet das OCR-Tool String-Modelle und Einschränkungen, die ein robusteres und präziseres Lesen ermöglichen.
