De SynthAI-service van Siemens Digital Industries Software maakt gebruik van de kracht van machine learning en kunstmatige intelligentie om de uitdaging van het trainen van machine vision-systemen op te lossen.
“We waren op zoek naar een snelle en gemakkelijke oplossing waarmee we draadklemmen kunnen detecteren in een gerobotiseerd montagestation voor elektrische kasten. Met SynthAI waren onze control engineers in staat om binnen een paar uur geweldige resultaten te behalen”, zegt Omer Einav, CEO van Polygon Technologies. “De vervelende taak van het annoteren van een grote reeks trainingsbeelden om het model te trainen, werd aanzienlijk verkort. De resultaten zijn veelbelovend voor veel extra gebruiksscenario’s die we met de SynthAI-service gaan aanpakken.”
Machine learning
Machine learning wordt gebruikt voor een verscheidenheid aan automatiseringstoepassingen op basis van beeldverwerking, zoals het oppakken van containers door robots, sorteren, palletiseren, kwaliteitsinspectie en meer. Terwijl het gebruik van machine learning voor op vision gebaseerde automatisering toeneemt, worden veel industrieën geconfronteerd met uitdagingen. Bedrijven worstelen met het implementeren van machine learning in hun vision systemen. Dit komt door de noodzaak om veel afbeeldingen van de onderdelen in kwestie te verzamelen en de uitdagingen die gepaard gaan met het nauwkeurig annoteren van de verschillende producten in die afbeeldingen, vooral voordat de productie of productie begint.
Proces versnellen met SynthAI-service
Om deze uitdaging op te lossen, worden synthetische gegevens gebruikt om het gegevensverzamelings- en trainingsproces te versnellen. Het gebruik van synthetische gegevens voor gebruiksscenario’s voor vision systemen vereist echter expertise in het genereren van synthetische afbeeldingen en kan complex, tijdrovend en duur zijn. Dit is waar SynthAI van Siemens om de hoek komt kijken.
In plaats van te wachten tot preproductieonderdelen gereed zijn of complexe processen te gebruiken om synthetische gegevens te genereren, hoeven machine vision-specialisten alleen 3D CAD-gegevens van de onderdelen aan te leveren. SynthAI zal dan automatisch binnen enkele minuten duizenden gerandomiseerde geannoteerde synthetische afbeeldingen genereren zonder de specialistische kennis die doorgaans vereist is.
Implementatie
SynthAI zal ook automatisch een machine learning-model trainen dat kan worden gebruikt om producten te detecteren. Zodra de training is voltooid, kan het getrainde model worden gedownload, getest en offline worden geïmplementeerd – met niet meer dan een beetje Python-codering. Als organisaties liever hun eigen systemen trainen, zijn er ook volledige synthetische beelddatasets samen met de annotaties beschikbaar.
Technologie van morgen
“De markt voor kunstmatige intelligentie voor vision systemen zal naar verwachting in 2023 25 miljard dollar bereiken, maar er zijn veel uitdagingen voor degenen die willen profiteren van de voordelen ervan”, zegt Zvi Feuer, Senior Vice President en General Manager Digital Manufacturing bij Siemens Digital Industries Software. “SynthAI laat zien hoe Siemens zijn diepgaande kennis gebruikt in zowel productengineeringsystemen als productievoorbereiding en -planning. Het vindt ruimte voor innovaties waarmee onze klanten vandaag kunnen profiteren van de technologie van morgen.”
Ook interessant: De drie wereldwijde trends in de machinebouwsector