de.wedoany.com-Bericht: Cognex stellt den In-Sight 6900 Bildverarbeitungscontroller vor, der auf Nvidia Jetson-Technologie basiert und herkömmliche Bildprozessoren in KI-Engines verwandelt, die komplexe neuronale Netze direkt am Edge ausführen können – ohne externen PC. Laut Brian Benoit, Director of Advanced Vision Products bei Cognex, ermöglicht diese technische Integration den gleichzeitigen Betrieb mehrerer hochauflösender KI-Modelle ohne Erhöhung der Zykluszeit. Die optimierte Nvidia TensorRT-Integration synchronisiert KI-Entscheidungen mit den Mikrosekunden-Taktungen von Hochgeschwindigkeitsproduktionslinien.

Cognex wird das Produkt vom 22. bis 25. Juni auf der Automate-Messe in Chicago am Stand 3101 vorführen.

Benoit erklärte, dass Cognex seit fast einem Jahrzehnt kontinuierlich KI-gesteuerte Bildinspektionsfähigkeiten aufbaut, einschließlich der strategischen Übernahmen von ViDi Systems und Sualab. Die Integration von Nvidia Jetson sei der nächste Schritt in diesem Prozess, der es Transformer-basierten Modellarchitekturen ermögliche, in der In-Sight Vision Suite zu laufen und gleichzeitig mehrere komplexe neuronale Netze zu verarbeiten. Er betonte, dass Cognex die Nvidia-Chips nicht einfach als Komponenten verwende, sondern auf dieser Rechenbasis eigene KI-Modelle, Trainingswerkzeuge und Bereitstellungs-Infrastruktur aufgebaut habe.

Der In-Sight 6900 unterstützt das gesamte industrielle Kameraproduktportfolio von Cognex mit Auflösungen von 2,3 MP bis 65 MP, sowohl in Flächen- als auch in Zeilenscankonfigurationen, und ist kompatibel mit C-Mount- und Großformatobjektiven sowie spezieller Industriebeleuchtung. Das Gerät verwendet die In-Sight Vision Suite Software und ermöglicht über OneVision die cloudbasierte Entwicklung und Bereitstellung von KI-Modellen. Diese Cloud-zu-Edge-Architektur erlaubt das zentrale Training und Management von KI-Modellen in der Cloud, die dann zur Durchführung von Inspektionen auf Edge-Geräten bereitgestellt werden – ohne Cloud-Verbindung. OneVision unterstützt fortschrittliche KI-Werkzeugmuster wie Few-Sample Classification und Robust Segmentation.

Benoit erklärte, dass die modulare Plug-and-Play-Architektur des In-Sight 6900 sowie die intelligente Beleuchtung, vorab abgestimmte Optiken und die native Unterstützung für Industrieprotokolle wie PROFINET, EtherNet/IP und EtherCAT dazu beitragen, die Komplexität der Systembereitstellung zu reduzieren. OneVision adressiere Skalierbarkeitsherausforderungen durch zentrale Modellentwicklung. Als Beispiel nannte er Essity, das mit OneVision den Inspektionsentwicklungsprozess von über einem Jahr auf einen Tag verkürzte; Schneider Electric habe durch diese Lösung eine globale Modellstandardisierung erreicht, die die Ausbeute verdoppelte und Fehlrückweisungen reduzierte.

Benoit wies darauf hin, dass KI die maschinelle Bildverarbeitung von regelbasierten Inspektionen zu Systemen gewandelt habe, die durch Beispiele lernen und sich an reale Variationen anpassen. Moderne KI-Modelle könnten auf kompakten Edge-Geräten laufen und dabei eine Genauigkeit von über 99,5 % aufrechterhalten. Er ist der Ansicht, dass die zukünftige Bildverarbeitungstechnologie über die Fehlererkennung hinausgehen und sich zu einer kontinuierlichen, werksweiten Intelligenz entwickeln werde. Vorhersagequalitätssysteme könnten Prozessabweichungen erkennen, bevor Ausschuss entsteht. Modelle würden übertragbarer werden, und diese Fähigkeiten würden direkt am Edge ausgeführt – ohne tiefgehendes Fachwissen oder umfangreiche Infrastrukturinvestitionen.

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