TF7810 | TwinCAT 3 Vision Neural NetworkNeu

TwinCAT 3 Vision Neural Network bietet eine integrierte Lösung für Maschinelles Lernen (ML) für Vision-spezifische Anwendungsfälle. Die Ausführung der Machine-Learning-Modelle erfolgt in der Echtzeit. Mithilfe dieser Modelle können komplexe Datenanalysen automatisch gelernt werden. Damit lassen sich aufwendige, manuell erstellte Programmkonstrukte ersetzen.

Die TwinCAT 3 Function TF7810 ist ein hochperformantes Ausführungsmodul (Inferenzmaschine) für trainierte neuronale Netze. Das Training der neuronalen Netze erfolgt in etablierten Frameworks, wie z. B. PyTorch, TensorFlow oder MATLAB®. Die Informationen des gelernten Netzes werden als Beschreibungsdatei in die Inferenzmaschine geladen. Dabei wird das standardisierte Austauschformat Open Neural Network Exchange (ONNX) unterstützt, sodass die Welt der Automatisierung und der Data Science nahtlos ineinandergreifen.

Ein Beispiel eines neuronalen Netzes ist das Convolutional Neural Network (CNN). Im Gegensatz zu klassischen ML-Modellen werden Bilddaten direkt übergeben, und die Merkmalsextraktion findet in den Modellen statt. Mithilfe dieser Modelle können verschiedene Aufgabenstellungen gelöst werden. Anwendungsbeispiele sind Objektdetektion, Segmentierung, Klassifikation und Anomalie-Erkennung zur Qualitätskontrolle oder Prozessüberwachung.