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SICK将发布首款深度学习应用

2019年1月28日     来源:SICK         
关键字:深度学习  传感器  人工智能  
SICK 自身在工业环境中使用新的深度学习技术,使其传感器的功能专有化。与此同时,传感器学会处理信息,从而可获得新功能。
    德国SICK公司日前宣布, 在 2019 年 4 月 1 日至 4 日的汉诺威工业博览会上,SICK 将推出基于深度学习算法的首款应用。该解决方案将开辟传感器领域意想不到的全新应用,进一步推动工业 4.0 的发展。 
 
    市场活力的不断增强使得产品开发加速。新的开发项目进入市场成熟期的时间正在以月为周期来计算,而不再是年周期。工业环境中的传感器技术在这里起着特殊的作用。虽然大量的标准化应用都有合适的传感装置,但随着对个性化解决方案需求的持续增长,量身定制解决方案的需求也在不断增长。 
 
    “直到几年前,制造商一直试图开发满足各种要求的传感器。现在,新的传感器软件方案将使个性化程度不断提高的任务得到解决。SICK 已经利用 SICK AppSpace 生态系统在该领域搭建起一个平台,在其中可为自动化应用提供高适应性的解决方案”,SICK 工业 4.0 高级副总裁 Bernhard Müller 指出。现在,这家传感器制造商将向工业 4.0 迈进一步,并推出其基于深度学习算法的首个传感器解决方案。 
 
    功能可定制
 
    SICK 自身在工业环境中使用新的深度学习技术,使其传感器的功能专有化。与此同时,传感器学会处理信息,从而可获得新功能。此外,调整后的传感装置将使新流程成为可能。此时,传感器通过自学算法来提供、处理和分析数据。  
 
    例如,在传感器解决方案中,传感器通过大量图像得到训练,为特定问题给出答案。经过此项训练,传感器可以自主将新的未知图像归于某个结果。“例如,我们目前正在利用深度学习进行一个木材行业的试点项目。具有深度学习功能的相机是我们解决方案的基础”,Müller 指出。 
 
    资源合理利用和高质量
 
    为了优化利用原材料木材,锯木厂必须知道原木中的条件如何。年轮、树心在哪里?这对于木材的优良加工必不可少。Müller介绍“利用深度学习,我们让相机能够找出如何最有效地使用木材。这项任务在之前只能由人来完成”。  
 
 
    利用这项技术将令此前意想不到的新应用成为现实,使流程更加高效和富有成效。“在试点项目中,我们能够提高材料利用率、产品质量,还能避免资源浪费”,Müller 补充说。不仅实现了材料的可持续使用,员工也不再需要处理单调的工作,并且现在有时间来完成更加复杂的任务。 
责任编辑:田耘
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