Veranstaltungsnummer: 02ST074
- Sie lernen, wie Machine Learning und Deep Learning die Möglichkeiten der klassischen Bildverarbeitung erweitern.
- Sie erfahren, wie Sie durch den Einsatz von KI-Tools die Effizienz und Genauigkeit des maschinellen Sehens steigern.
- Sie profitieren von zahlreichen Anwendungsberichten aus der industriellen Praxis – von der Oberflächeninspektion bis zur…
Kommende Termine:
Alle Termine und Optionen ansehenDer VDI-Spezialtag „Moderne Methoden der industriellen Bildverarbeitung“ zeigt, welche Vorteile sich aus der Verknüpfung klassischer industrieller Bildverarbeitungsmethoden mit Künstlicher Intelligenz ergeben. Sie erfahren anhand konkreter Praxisbeispiele, mit welchen innovativen Methoden Sie bessere Resultate u.a. bei der Kontrastbildung, Orts- und Strukturauflösung und subpixelpräzisen Vermessung erhalten. Außerdem lernen Sie die Grundlagen des Machine Learning und Deep Learning sowie neuronaler Netze und Large-Language-Modelle wie ChatGPT kennen.
Künstliche Intelligenz transformiert die Bildverarbeitung
Künstliche Intelligenz (KI) wird die industrielle Bildverarbeitung (IBV) revolutionieren. Da sie enorme Datenmengen schnell und präzise analysiert, können komplexe Muster in Bildern erkannt werden, die mit klassischen Algorithmen nur schwer zu identifizieren wären. Dies ermöglicht eine höhere Genauigkeit bei Qualitätskontrollen und der Fehlererkennungen. Zudem ermöglicht KI die Automatisierung von Prozessen, wie z. B. die Erkennung von Produktfehlern, das Sortieren von Objekten oder die Überwachung von Produktionslinien.
Im Workshop „Moderne Methoden der industriellen Bildverarbeitung“ erhalten Sie einen Einblick in die Grundlagen und Anwendungsgebiete von Machine Learning und Deep Learning in der Bildverarbeitung. Sie lernen u.a. die wichtigsten Begriffe und Konzepte kennen und erfahren, wie einfache neuronale Netze und LLMs (Large Language Models) arbeiten. Außerdem hören Sie, wie Sie durch die passende Wahl von Beleuchtung, Optik und Sensoren optimale Kontraste erzielen und welche Faktoren die Struktur- und Ortsauflösung beeinflussen. Nach dem Seminar können Sie besser beurteilen, welche Kombination von klassischen Methoden und KI-Technologien für Ihre Automatisierungs-, Überwachungs- und Prüfprozesse geeignet ist.
Der Spezialtag findet einen Tag vor der VDI-Konferenz „Machine Vision – von der Inspektion zur smarten Revolution“ statt. Wenn Sie beide Veranstaltungen zusammen buchen, profitieren Sie vom deutlich vergünstigten Kombipreis.
Vorteile
- Sie lernen, wie Machine Learning und Deep Learning die Möglichkeiten der klassischen Bildverarbeitung erweitern.
- Sie erfahren, wie Sie durch den Einsatz von KI-Tools die Effizienz und Genauigkeit des maschinellen Sehens steigern.
- Sie profitieren von zahlreichen Anwendungsberichten aus der industriellen Praxis – von der Oberflächeninspektion bis zur Verkehrszeichenerkennung.
Agenda des Spezialtags
Der Spezialtag „Moderne Methoden der industriellen Bildverarbeitung“ behandelt u.a. diese Themen:
Einführung
- Verknüpfung klassischer Methoden mit Deep Learning an einem Beispiel
Die klassische Methodik der industriellen Bildverarbeitung
- Bildaufnahme, Binarisierung, Labeling, Blobanalyse
- Was sind „gute Bilder“?
Kontrast
- Wie entsteht Kontrast?
- Beleuchtung
- Spektrale Anpassung
- Farbe, NIR, Fluoreszenz
- Tiefenkontrast und Radiometric Stereo
Strukturauflösung
- Erkennung kleiner Strukturen
- Pixelauflösung und Kontrast: Strukturauflösung
- Auslegung der Pixelauflösung
Vermessung: Ortsauflösung
- Der Einfluss der Binarisierungsschwelle
- Vermessung ohne Rückgriff auf Graustufen-Schwellwerte
- Subpixelpräzise Messgrößen
- Ausgleichsverfahren
- Geometrietreue Bilder: Entzerrung, Kamerakalibrierung
- Messunsicherheiten
- Auslegung der Pixelauflösung
Machine Learning in der industriellen Bildverarbeitung
- Merkmalsauswahl
- Klassifikatoren (Nearest Neighbours, SVM, Decision Trees)
- Supervised Learning
- Overfitting / Underfitting
- Validierung (Metriken, Confusion Matrix)
Deep Learning in der IBV
- Typische Einsatzszenarien
- Architektur (tiefer) Neuronaler Netze
- Unsupervised Learning
- Effizienter Einsatz: Pre-Konfiguration, Pre-Training, Labeling von Trainingsdaten
- Ratschläge für den Praxiseinsatz (Modellauswahl, Training, Monitoring, Drift, Bewertung)
- Ausblick: Reinforcement Learning, Transfer Learning
Machine Learning und Deep Learning – Anwendungen in der Praxis
- Lebensmittelsortierung
- OCR
- Oberflächeninspektion
- Verkehrszeichenerkennung
Ausblick: Large Language Models (LLM)
- Architektur
- Funktionsweise
- Verwendung
Zielgruppe
Der VDI-Spezialtag „Moderne Methoden der industriellen Bildverarbeitung“ richtet sich an Fach- und Führungskräfte aus folgenden Bereichen:
- Entwicklung von Automatisierungs-, Überwachungs- und Prüfsystemen
- Testautomatisierung
- Sensorik
- Steuerung
- Entwicklung von Applikationen, Vorrichtungen und Equipment
Angesprochen sind insbesondere Ingenieure und Techniker, die
- über Grundlagenkenntnisse der Bildverarbeitung verfügen,
- diese im Hinblick auf Stabilität und Robustheit von Applikationen für industrielle Anwendungen vertiefen wollen,
- wissen wollen, wie „Machine Learning“ funktioniert und
- KI mit klassischen Methoden der industriellen Bildverarbeitung verknüpfen wollen.
Ihre Referenten
Prof. Dr. Christoph Heckenkamp studierte Physik an der Universität Münster, promovierte 1984 zum Dr. rer. nat. und war ab 1985 im Firmenverbund von Giesecke & Devrient in München tätig. Seit 1992 ist er Professor an der Hochschule Darmstadt im Studiengang „Optotechnik und Bildverarbeitung“. Zu seinen Arbeitsschwerpunkten zählen die industrielle Bildverarbeitung, Farb- und Spektralmesstechnik, Kameratechnik und Lernsoftware.
Prof. Dr. Thomas Netzsch studierte Physik an der Universität Heidelberg und war von 1989 bis 2000 Projekt- und Teamleiter bei der BASF AG in Ludwigshafen. Seit 2000 ist er Professor an der Hochschule Darmstadt im Studiengang „Optotechnik und Bildverarbeitung“. Zu seinen Spezialgebieten zählen die industrielle Bildverarbeitung, Machine Learning / Deep Learning für IBV und Mobile Computing.
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