Kutatás fejlesztés
AI alapú ipari látórendszerek
AI alapú ipari látórendszereink ötvözik a mesterséges intellignecia (AI – Artificial Intelligence) és a gépi látás (MV – Machine Vision) technológiákat. AI alapú látórendszerink lehetővé teszik, hogy a különböző ipari berendezések önállóan “lássák” és elemezzék a legyártott terméket, majd a látottaknak megfelelően bizonyos akciókat végezzenek el. Gépi látórendszeinkkel ellátott ipari berendezések képesek önállóan, emberi beavatkozás nélkül is működni, amely hatékonyan növeli a gyártási folyamatokra jellemző személy- és minőségbiztonságot.
Ipari automatizálás és minőségellenőrzés
Automatizálás és ellenőrzés
A tudomány jelenlegi állása szerint több ígéretes, tanítható, objektumfelismerő algoritmus létezik, amelyek bonyolult formájú és mintázatú tárgyak felismerésére is alkalmasak, azonban szinte mindegyikre jellemző, hogy a betanítás komplexitása a felismerendő objektumok számával arányosan növekszik.
Mindezek mellett, a jól betanított rendszerek rendkívül sikeresek és hatékonyan alkalmazhatók az iparban, melyre legkézenfekvőbb példa az önvezető autókban is működő, motorokat, személyautókat, teherautókat, kamionokat, jelzőtáblákat, útburkolati jeleket megkülönböztetni képes, kifinomult rendszerek.
A jelenleg ismert generikus objektum felismerést támogató adatbázisokhoz hasonlóan, mint például a PASCAL VOC, az ImageNet, a MS COCO vagy az OPEN Images, részben azok eredményeinek felhasználásával, olyan saját adatbázist építhetünk ügyfeleink számára, mely képes az adatbázisban tárolt, korábban megtanult fémtermékek és alkatrészek felismerésére.
AI alapú ipari látórendszereink kombinálják a leghatékonyabb klaszterező algoritmusokat, és különböző konvolúciós neurális hálózati algoritmusokat (CNN, R-CNN) algoritmusokat, melynek segítségével rendszereink hatékonyan képesek automatikusan felismerni a legyártott termékeket, valamint a raktáraki lerakatokban található alkatrészeket. A rendszerink képesek az alkatrészeken automatizált minőségellenőrzést végezni és kiválasztani a hibás példányokat.
AI alapú ipari látórendszereink képesek az alkatrészekről készült képeken a következő fő lépéseket automatikusan tudjuk végrehajtani:
(1) Objektum klasszifikáció (Object Classification)
(2) Generikus objektum felismerés (Generic Object Detection)
(3) Szemantikus felbontás (Semantic Segmentation)
(4) Egyedi szegmentáció (Object Instance Segmentation)
(5) Egyedszámlálás (Object Instance Counting)
Jelenlegi kutatásaink célja, hogy AI alapú ipari látórendszereink a jövőben képesek legyenek raktározási használat esetén önállóan elkészíteni a képeken látott készletek leltárát.
Képfelismerő és klaszterező algoritmusok kombinációja
Ügyfeleink igényei alapján testreszabott AI rendszerek
Gyártási és logisztikai folyamatok automatizálása
Gépi látáson alapuló automatizált minőségellenőrzés
Ipari biztonsági és beléptetőrendszerek
Ipari biztonsági rendszerek
A tudomány jelenlegi állása szerint a konvolúciós neurális hálózatok (CNN) segítségével kialakított gépi tanulási rendszerek kiválóan alkalmazhatók képeken található információk beazonosítására. Az egyszerű konvolúciós neurális hálózatokon alapuló képanalitikának a hátránya azonban, hogy csak a kép egészére tud állítást megfogalmazni a rendszer, így nem megoldható velük, hogy az adott képen egyszerre látható több munkavédelmi eszközt mind beazonosítsák.
Megoldást jelenthet az adott képen látható, több felismerendő objektum azonosízására a régió alapú konvolúciós neurális hálózatok alkalmazása. Kutatóink jelenlegi ismereteik alapján azt feltételezik, hogy a Region-based Convolutional Neural Networks (R-CNN) és annak továbbfejlesztéseként létrejött Fast R-CNN algoritmusok továbbfejlesztésével érhető el a legígéretesebb és leghatékonyabb megoldás adott képen megtalálható, több felismerendő elem esetében.
Ezeknek az algoritmusoknak az a legfontosabb előnye a klasszikus CNN algoritumusokkal szemben, hogy képesek az eredeti képet előre megadott mennyiségű (jellemzően közel 2000), vagy akár dinamikusan meghatározott számú különálló, feltehetően fontos képi elemeket tartalmazó régióra (ROI) felosztva vizsgálni, melynek köszönhetően lehetővé válik a különböző képelemek egyedi azonosítása egy adott képen belül is.
Ipari biztonsági rendszereinkkel és biometrikus beléptetőrendszereinkkel kapcsolatos use-case-ek:
(1) Arcfelismerésen alapuló biometrikus beléptetést.
(2) Gépi tanulás alapú képfelismeréssel támogatott beléptetőrendszer, melynek segítségével ellenőrizhető, hogy a munkavállaló rendelkezik-e a védett területre való belépéshez szükséges védőfelszereléssel.
(3) Facility Management (FM) rendszerek – Gépi látással támogatott biztonsági rendszer, virtuális kerítés és engedély nélküli behatolást felismerő funkcióval.
CNN, R-CNN és Fast R-CNN alapú képelemzés
Tetszőleges számú objektum felismerése egy képen
Ipari biometrikus beléptetőrendszerek
Védőfelszerelések ellenőrzése gépi látórendszerekkel
Facility Management (FM) és biztonsági rendszerek
Kutatás-fejlesztés a trilobitával
K+F projektjeink fázisai
K+F Projekttervezés
A K+F projekttervezési fázisban segítünk ügyfeleinknek megtalálni a legoptimálisabb forrásfelhasználási lehetőségeket. Elkészítjük a projekt pénzügyi és szakmai tervét, valamint összeállítjuk a kiválasztott pályázati konstrukciónak megfelelő pályázatot.
Alkalmazott kutatás
Az alkalmazott kutatási fázisban elkészítjük a szükséges kutatási terveket. Végrehajtjuk és módszertan alapján dokumentáljuk a kísérletsorozatokat.
Kutatási Eredmények értékelése
A kísérletsorozatok eredményét különböző adatelemző módszerek segítségével kiértékeljük és elkészítjük a kutatási összefoglaló dokumentumot.
Tervezés
A kutatási eredmények alapján megtervezzük az ügyfelünk által igényelt rendszereket. A tervezéshez rendszertervezési módszertant és eszközöket használunk.
Fejlesztés és tesztelés
Fejlesztési módszertanunk ötvözi a klasszikus vízesés és az agilis módszertanok elemeit, rugalmasan illeszkedve az adott ügyfél és projekt igényeihez. Fejlesztési és tesztelési munkánk hatékonyságát számos kész rendszermodul növeli.
Támogatás
K+F projektjeink lezárását követően az általunk szállított megoldásokhoz minden esetben biztosítunk követési, támogatási szolgáltatást ügyfeleink számára. Célunk, hogy ügyfeleinkkel hosszú távú, sikeres együttműködést alakítsunk ki.
Hiszünk abban, hogy minden tervezéssel eltöltött óra többszörösen térül meg rendszereink kivitelezése és bevezetés során. Az ergonomikusan megtervezett felhasználói felületek új felhasználói élményt és könnyű kezelhetőséget biztosítanak ügyfeleinknek.