17 Mai Aurora Design Assistant: Funktionsumfang erweitert
Zebra Technologies hat die interaktive Bildverarbeitungs-Software Aurora Design Assistant (Vertrieb: Rauscher) – bisher bekannt als Matrox Design Assistant – in der neuesten Release 10.0 vorgestellt. Sie enthält nun unter anderem das Objekterkennungs-Tool CNNObjectDetect, das auf Deep-Learning-Algorithmen basiert und die Lokalisierung von Instanzen eines vortrainierten Objekts oder einer Merkmalsklasse deutlich erleichtern soll. Dieses Werkzeug identifiziert die Klasse von Objekten, liefert eine Erkennungsbewertung und erzeugt eine Bounding Box um erkannte Objekte. Der Anwender kann Informationen zu den Merkmalen dieses Begrenzungsrahmens, wie die Koordinaten der Ecken, des Zentrums sowie die Höhe und Breite, für die weitere Auswertung nutzen. Für die Objekterkennung werden Objekte anhand von nur wenigen Stichproben mit der Anwendung Aurora Imaging CoPilot trainiert. Auf diese Weise wird laut Anbieterein einfaches und schnelles Zuordnen von Objektmerkmalen möglich.
Darüber hinaus umfasst der Aurora Design Assistant 10.0 zwei weitere Deep Learning-Modelle: Mithilfe eines Modells zur Klassifizierung von Bildern lassen sich Bilder identifizieren, Bilder oder Regionen kategorisieren sowie Bilder einer Klasse zuordnen. Vor dem Einsatz dieses Werkzeugs ist das Antrainieren von Beispielbildern der erwarteten Klassen erforderlich.
Als drittes Deep Learning-Modell steht eine Bildsegmentierung zum Erkennen von Objektmerkmalen wie Defekten zur Verfügung. Dieses Tool lässt eine Kategorisierung von Bildnachbarschaften zu und markiert unregelmäßige Merkmale in einem Bild. Trainiert wird dieses Modell mit Stichproben von segmentierten erwarteten Merkmalen.
Das Objekterkennungs-Tool CNNObjectDetect des Aurora Design Assistant 10.0 basiert auf Deep Learning-Algorithmen und erleichtert die Lokalisierung von Instanzen eines vortrainierten Objekts oder einer Merkmalsklasse deutlich. Bild: Zebra Technologies
Erweiterte 3-D-Werkzeuge
Für den Abgleich von 3-D-Oberflächen enthält der Aurora Design Assistant 10.0 das neue Tool ModelFinder3D. Mit seiner Hilfe ist es möglich, 3-D-Oberflächen in einer Punktwolke zu erkennen. Solche Flächenmodelle können aus einem 3-D-Scan oder einer CAD-Datei definiert worden sein. Als Ergebnis liefert das Tool die Zahl der gefundenen Vorkommen, die Punktezahl, die Koordinaten des Zentrums, die geschätzte Lage und die Anzahl der Punkte zurück. Über diverse Steuerelemente können Anwender Parameter wie die Suchgenauigkeit, Robustheit und Geschwindigkeit beeinflussen und so die Arbeitsweise von ModelFinder3D nach den jeweiligen Vorstellungen optimieren.
Das Aurora Design Assistant-Tool 3D-Box-Finder ist optimiert für die Suche nach quaderförmigen Objekten in einer Punktwolke und spezifiziert diese zu suchenden Boxen grafisch oder numerisch. Bild: Zebra Technologies
In bestimmten Bildverarbeitungsanwendungen ist es erforderlich, 3-D-Formen innerhalb einer aufgenommenen Punktewolke zu erkennen. Für diese Aufgabe stellt der Aurora Design Assistant 10.0 Anwendern das Tool 3D-Box-Finder zur Verfügung. Es ist optimiert für die Suche nach quaderförmigen Objekten wie Schachteln und Verpackungen in einer Punktwolke und spezifiziert diese zu suchenden Boxen grafisch oder numerisch. Als Ergebnisse gibt das Tool Positions- und Orientierungsinformationen kompletter Quader und ihrer Flächen sowie deren Abmessungen aus. Selbst wenn nur eine begrenzte Anzahl von Flächen sichtbar ist, liefert 3D-Box-Finder noch gute Ergebnisse.
Weitere Informationen vom Anbieter
Quelle: www.rauscher.de
Bild: www.zebra.com
