Im letzten Jahr konnten wir bei NeuroCheck unsere Expertise im Bereich Deep Learning mit der Umsetzung zahlreicher Projekte weiter ausbauen. Gleichzeitig entwickeln wir unser Werkzeug für Deep Learning Lösungen, die NeuroCheck AI-Xtension, konsequent weiter, um der hohen Dynamik im Bereich Künstliche Intelligenz in der Industriellen Bildverarbeitung gerecht zu werden. Unser Plug-In PI_NeuralNetworkTools zur Anwendung Neuronaler Netze in NeuroCheck wurde ebenso überarbeitet wie die Toolkits zur Erstellung und für das Training von KI-Modellen. Im Folgenden sollen einige Kernfunktionen und besondere Entwicklungen beschrieben werden.

Die Highlights der AI-Xtension 6.2.6 (6.1.8) im Überblick

PI_NeuralNetworkTools 6.2.6 (6.1.8)

1) Anomaliedetektion 

Mit dem neuen Prüfschritt Detect Anomalies lassen sich nun auch Neuronale Netze aus dem Bereich Anomaliedetektion in NeuroCheck anwenden. Die Besonderheit in bei der Anomaliedetektion ist, dass fast ausschließlich Gut-Teile trainiert werden müssen und das Modell alle Abweichungen vom Gut-Zustand detektieren kann. Der Ansatz ist besonders leistungsfähig, wenn für das Prüfteil konstante Umgebungsbedingungen herrschen und kaum Schlecht-Teile existieren.

NeuroCheck AI-Xtension Anomalie Detektion (Abbildung © NeuroCheck)

2) Performancesteigerung und Hardware-Support

Durch Parallelisierung und Optimierung in unseren Algorithmen konnte die Performance insbesondere bei der Anwendung auf der CPU um bis zu 50 % gegenüber der Vorversion gesteigert werden. Die Auswahl der gewünschten Inferenz-Hardware ist nun direkt über den Parameter-Dialog der Prüfschritte möglich. Das Plug-In unterstützt Grafikkarten mit einer Compute Capability von min. 3,5 bis 8,0.

3) Nachrüstung von Bestandsanlagen

Ein häufiger Anwendungsfall für ist es, dass bereits bestehende Anlagen mit Deep Learning Lösungen nachgerüstet werden, um die Leistungsfähigkeit deutlich zu steigern. Daher wurde auch die neueste Version von PI_NeuralNetworkTools für NeuroCheck 6.1 und den Einsatz auf Windows 7 portiert. Somit ist es mit NeuroCheck weiterhin möglich, ohne Anpassung der Hardware nachträglich Deep Learning Lösungen zu implementieren.

4) TensorFlow-Modelle werden nicht mehr unterstützt

Die Entwicklungen im Bereich Deep Learning sind weiterhin hochdynamisch. Der einstige Branchenführer TensorFlow hat dabei inzwischen stark an Marktanteilen verloren. Einige ungünstige Design-Entscheidungen haben zu starken Performance-Einbußen und einem für uns drastischen Anstieg des Wartungs- und Pflegeaufwands geführt. Mit ONNX steht eine leistungsfähige Alternative zur TensorFlow-Runtime zur Verfügung, die immer stärkere Verbreitung findet. Wir haben uns daher dazu entschlossen, den Support für Modelle im TensorFlow-Format einzustellen. Wie alte Modelle aus unseren Toolkits nach ONNX übertragen werden können, erfahren Sie weiter unten.

Wechsel von TensorFlow zu ONNX (Abbildung © NeuroCheck)

5) Advanced-Prüfschritte entfernt

Die Rückmeldungen unserer Kunden und unsere eigenen Projekt-Erfahrungen haben gezeigt, dass die Anwendungsfälle für die Advanced-Varianten der Prüfschritte nur sehr begrenzt vorkommen bzw. auch mit den anderen Prüfschritten lösbar sind. Auf Basis dieser Erkenntnisse haben wir uns dazu entschlossen, die Advanced-Varianten der Prüfschritte nicht länger zu unterstützen und die Plug-In-Funktionen auf die wesentlichen Anwendungsfälle zu beschränken.

NcDLToolkit 1.0 – Ein Toolkit für alles

Die NeuroCheck Toolkits für das Erstellen, Training und den Export Neuronaler Netze wurden komplett überarbeitet. Die verschiedenen Disziplinen Klassifikation, Objektdetektion, Segmentierung und Anomaliedetektion wurden in einem einzelnen Toolkit zusammengefasst und stehen beim Anlegen eines neuen Projekts alle zur Verfügung. Die Parametrierung der Trainings-, Evaluierungs- und Exportvorgänge wurde ebenfalls vereinfacht und transparenter gestaltet.

NeuroCheck Toolkit (Abbildung © NeuroCheck)
Deep Learning Training (Abbildung © NeuroCheck)

Deep Learning Trainings

Das NeuroCheck Deep Learning Toolkit bleibt weiterhin kostenlos erhältlich! Wir empfehlen jedoch die Teilnahme an einem unserer Deep Learning Trainings für eine erfolgreiche Umsetzung von KI-Projekten.

Für Termine und individuelle Inhalte wenden Sie sich bitte an unser Support-Team.

Migration von Bestandsprojekten

Bereits mit Vorgängerversionen des Toolkits umgesetzte Projekte können durch Übertragen der Datensets und Anpassung der Parameter in die neue Version migriert werden. Nach einem erneuten Trainingslauf können die Ergebnisse ins ONNX-Format exportiert und in NeuroCheck angewandt werden.

Bei Fragen oder Problemen im Verlauf der Migration hilft unser Support-Team gerne weiter.

Neben diesen Highlights wurden in Version 6.2.6 viele weitere Fixes und Verbesserungen integriert – damit steht eine umfangreiche NeuroCheck-Erweiterung zur Umsetzung von KI-Projekten zur Verfügung.

» Download NeuroCheck AI-Xtension (CPU)

» Download NeuroCheck AI-Xtension (GPU)

Bitte beachten Sie, dass für den Einsatz der 3D-Xtension eine Erweiterung der NeuroCheck Lizenz erforderlich ist.

Für Fragen oder Feedback wenden Sie sich bitte jederzeit an unser Support-Team.

 

Date: 15.02.2022

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