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18.12.2020 10:41

Software ermöglicht intensivere Lehre beim Thema Künstliche Intelligenz

Detlef Bremkens Dez. 3 KIT Kommunikation, Innovation, Transfer
Hochschule Bochum

    Spende der Cognex Corporation für Fachbereich Mechatronik und Maschinenbau der Hochschule Bochum im Wert von 25.000 € wird in Lehre und angewandter Forschung zum Einsatz kommen

    Bereits seit Jahrzehnten arbeiten das Labor für Steuerungstechnik und Technische Bildverarbeitung im Fachbereich Mechatronik und Maschinenbau der Hochschule Bochum und die Cognex Corporation zusammen. Jetzt hat das weltweit agierende Unternehmen durch eine Software-Spende im Wert von 25.000 Euro die Möglichkeit eröffnet, seine Lehre im aktuell boomenden Bereich des Einsatzes Künstlicher Intelligenz zu intensivieren und auszubauen.

    „Das Thema Künstliche Intelligenz und Deep Learning ist in der Industrie besonders im Bereich Technische Bildverarbeitung angekommen und findet im praktischen Einsatz zunehmend Verwendung“, erklärt Dipl.-Ing. Dirk Mohr. In den Veranstaltungen „Steuerungstechnik“ und „Technische Bildverarbeitung“ des Lehrbeauftragten ist es darum schon länger fester Bestandteil der Curricula.

    Denn mit ihm erschließen sich völlig neue Möglichkeiten.
    Die meisten bisher im Einsatz befindlichen Bildverarbeitungssysteme arbeiten mit sogenannten regelbasierten Algorithmen. Beim Entwurf dieser Algorithmen sind die Merkmale zur Unterscheidung der Beurteilungen von ‘guten‘ und ‘schlechten‘ Prüfergebnissen eindeutig und in der Entwurfsphase bekannt. So lässt sich z.B. bei der Überprüfung eines Maßes genau definieren, dass ab einer vorgegebenen Abweichung des Maßes ein ‘Schlechtteil‘ vorliegt.
    Diese Algorithmen können aber nicht eingesetzt werden, wenn die Prüfmerkmale nicht eindeutig oder unbekannt sind oder sich das Ergebnis einer Prüfung aus einer ‘nicht offensichtlich regelbasierten‘ Beurteilung mehrerer Faktoren und deren Zusammenhängen ergibt. Beispiele für solche Anwendungsfälle sind die Suche nach Covid 19 Anzeichen in Thorax-Röntgenaufnahmen, das autonome Fahren oder die Qualitätskontrolle bei Materialien mit variabel-texturierter Oberfläche.

    In diesen, in der Vergangenheit oftmals nicht oder nur mit großem Aufwand lösbaren, Anwendungen kommen nun Bildverarbeitungstechnologien basierend auf Künstlicher Intelligenz zum Einsatz. Bei diesen Technologien wird versucht, bestimmte Entscheidungsstrukturen des Menschen nachzubilden und mit ‘maschineller Objektivität‘ zu kombinieren. Dabei braucht die Künstliche Intelligenz, wie ihr biologisches Vorbild, eine Trainingsphase, in der die wünschenswerten Fähigkeiten, unter Umständen mithilfe eines Trainers, gelernt werden.
    Eine Möglichkeit, eine solche Trainingsphase zu realisieren, ist das sogenannte Deep Learning. In der Vergangenheit oftmals eine komplizierte Angelegenheit für spezialisierte Trainer (Fachleute).
    Mit der Softwarelösung Cognex VisionPro Deep Learning ändert sich dies künftig. Während diese Software intern mit hocheffizienten und komplexen Algorithmen arbeitet, wird der Anwender bei der Gestaltung des Deep Learning Prozesses unterstützt und entlastet. Beim Anwender ist kein Spezialwissen im Bereich Künstliche Intelligenz, neuronale Netzwerke oder Deep Learning nötig.
    Vereinfacht kann man sagen, dass der Anwender der Software nur geeignete Prüfvarianten präsentieren muss. Die Software assoziiert Merkmale und vorgegebene Klassifizierungen der Prüfvarianten und lernt daraus Kriterien für spätere autonome Entscheidungen zu gewinnen.
    „In meinen Lehrveranstaltungen werden diese Themen deshalb mit steigender Gewichtung behandelt“, resümiert Dirk Mohr. „Ich freue mich wirklich sehr, dass es die Cognex Corporation durch ihre großzügige Spende ermöglicht, dass die Studierenden sich z. B. im Praktikum intensiv und praktisch mit der innovativen Thematik Deep Learning beschäftigen können.“ Und er prophezeit: „Ich bin fest davon überzeugt, dass sich dadurch die Berufsaussichten unserer aktuellen Studierenden und zukünftigen Absolventen entscheidend und nachhaltig verbessern werden.“
    „Das Thema DeepLearning hält aktuell mit Hochgeschwindigkeit Einzug in unseren Alltag als Bildverarbeiter und die Möglichkeiten die sich hiermit neu ergeben sind überwältigend“, weiß Mathias Maas, Senior District Sales Manager Cognex Germany Inc. „Umso wichtiger ist es für uns, dass auch die neue Generation an zukünftigen Bildverarbeitern möglichst früh mit diesem Thema in Verbindung kommt und die Chancen aber auch die Besonderheiten von DeepLearning kennenlernt.“
    Maas würdigt die Kontinuität dieser Zusammenarbeit: „Mit der Hochschule Bochum und speziell dem Labor ‚Technische Bildverarbeitung‘ von Herrn Dipl.-Ing. Dirk Mohr und Herrn Prof. Dr.-Ing. Reiner Dudziak haben wir seit Jahrzehnten ein sehr gutes Verhältnis und schätzen die Lehre hier ganz besonders, da den Studierenden hier die Bildverarbeitung sehr praxisorientiert vermittelt wird. Aus unserer Sicht ist dies der perfekte Weg, um an das Thema herangeführt zu werden und die nötigen Kenntnisse für die spätere Praxis zu erwerben. Daher war es für uns eine Selbstverständlichkeit auch die DeepLearning Software kostenlos für die Lehre von Herrn Mohr zur Verfügung zu stellen."

    Die Software wird künftig in der Lehre wie auch in der angewandten Forschung zum Einsatz kommen.

    Die Cognex Corporation ist einer der weltweit führenden Anbieter von Vision Systemen, Vision Software, Vision Sensoren und industriellen Barcode-Lesegeräten für die Automatisierung von Produktions- und Logistikprozessen. Im Jahr 2019 hat das Unternehmen mit 2.300 Mitarbeitern ein Umsatz von 726 Mio. € erwirtschaftet.


    Merkmale dieser Pressemitteilung:
    Journalisten, Studierende, Wirtschaftsvertreter
    Informationstechnik, Maschinenbau, Werkstoffwissenschaften
    überregional
    Kooperationen, Studium und Lehre
    Deutsch


    Die neue Software "VisionPro Deep Learning" im Einsatz präsentiert Student Jonas Thanscheidt. Als Resultat ihres Lernprozesses zeigt sie auf dem Bildschirm durch farbliche Markierungen, an welchen Stellen ein Werkstück fehlerhaft ist.


    Zum Download

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