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Realtime Computer Vision Infrastructure
Der Kunde
Ein großer Automobilhersteller ist bestrebt, durch eine ständige Prozessoptimierung die absolute Premium-Qualität sei-ner Fahrzeuge sicherzustellen und kontinuierlich zu steigern. In zahlreichen zum Teil sehr komplexen Produktionsabläufen gilt es, unterschiedlichste Objekte passgenau, termingerecht und e� zient in das Auto zu integrieren. O� verbringen die Pro dukti ons mitarbeiter dabei wertvolle Zeit auf der Suche nach spezi� schen Objektinformationen, Arbeits- und Mon-tage an weisungen oder dem Lesen in Handbüchern.
„Zeit ist Geld und Daten sind die neue Währung“ – lautet die aktuelle Maxime in der Geschä� swelt.
Die Ausgangssituation
Für die Umsetzung der vielfältigen Anwendungsfälle zur Ob jekt er kennung im Produktionsablauf sollte eine Pla� -form entwickelt werden, die mi� els Webservices eine intel-ligente Verarbeitung von Einzelbildern und Video-Streams auf Basis gelernter Modelle für die Bildklassi� kation, Ob jekt er kennung und Segmentierung bietet. Be sonderes Augen merk lag dabei auf der Integrati ons fähigkeit der
Lösung in die bestehende Infrastruktur auf einer hohen Skalier bar keit und einfachen Bedienbarkeit der Pla� form. Durch eine benutzerorientierte, geführte Objektanalyse sowie eine proaktive Informationsbereitstellung und Em-pfehlungen für den einzelnen Produktionsabschni� sollen die Ar beits schri� e für den Produktionsmitarbeiter erleich-tert und die Fehlerquote reduziert werden.
Success Story
Realtime Computer Vision Infrastructure
Optimierung durch computergestützte Objekterkennung
Integration in bestehendeInfrastruktur
proaktive Informations-bereitstellung und Handlungsempfehlungen
Die Lösung
Im Rahmen des Projektes „Real Time Computer Vision Infrastructure“ entstand eine generische Infrastruktur, die eine einfache Umsetzung beliebiger Anwendungsfälle der Ob jekt er kennung auf Basis der Deep-Learning-Pla� form Nvidia Digits ermöglicht. Für das Vorhaben wurde die Microso� HoloLens verprobt. Der Nutzer betrachtet da bei durch die Brille einen Gegenstand und bekommt virtuelle Ob jekt informa ti onen eingeblendet, ohne dabei die Hände benutzen zu müssen. Damit die richtigen Ob jekt informa-ti onen angezeigt werden können, ist dafür zunächst die Er kennung des betrachteten Objekts notwendig.
Die entwickelte Anwendung zur Erkennung der be-trachteten Ob jekte basiert auf der Universal Windows Pla� orm (UWP) und ist damit auf zahlreichen Windows-basierenden Endgeräten problemlos einsetzbar. Per Sprach kommando sendet diese Einzelbilder über WLAN an die Real-Time-Computer-Vision-Infrastruktur. Als Ant-wort bekommt der Nutzer zu den klassi� zierten Objekten Informationen wie Texte, Bilder und Videos virtuell über die HoloLens im Raum eingeblendet, die sich mit weite-ren Sprach kom mandos steuern lassen. Eine interessante Er weiterung ist die Integration von 3D-Modellen der er-kannten Ob jekte in die HoloLens-Anzeige.
Der Nutzen
Mit der Real-Time-Computer-Vision-Pla� form ergeben sich für den Automobilhersteller vielfältige Um setzungs-möglich keiten auf dem Gebiet der Objekt er kennung in der Pro dukti on. So können beispielsweise die End ab nahme- und Quali täts kontroll pro zesse zur Prüfung individueller Merk male automatisiert unterstützt und somit verbes-sert werden. Weitere Anwendungsfälle er geben sich in
Logistik pro zessen aber auch in der Montage. Durch die pro aktiven Handlungs em pfehlungen auf Objekt ebene werden dabei sowohl die Handlungssicherheit des Mit-ar beiters erhöht und zugleich Fehler reduziert, sodass die Lösung erfolgreich zu einer E� zienz steigerung des Pro dukti ons pro zesses und einer Reduzierung der Ge samt-pro dukti ons kosten beiträgt.
Realtime Computer Vision Infrastructure
Robotron Datenbank-So� ware GmbH Kontakt über Vertrieb – Evelyn AuxelTelefon: +49 351 [email protected]
Stand: 07/2017
