Mit dem neuen Kantenextraktionsalgorithmus sind schnellere und präzisere Kantenextraktion von Objekten auch unter schwierigen, wechselnden und instabilen Gegebenheiten nun möglich. Die auf Deep-Learning basierende Kantenextraktion setzt damit einen neuen Meilenstein in der Objekt- und Fehlererkennung für die optische Qualitätskontrolle. Unser dritter Algorithmus auf Basis sogenannter Deep Neural Networks hat es uns dabei besonders angetan, da damit sowohl die sichere Detektion von formstabilen, wie auch nicht formstabilen Objektenkanten möglich wird. Nicht formstabile Objekte die eine fast unendliche Anzahl von möglichen Aussenkonturen, Lagen und Zuständen besitzen, wie z.B. die Kette im obigen Bild, können aufgrund der künstlichen Intelligenz dennoch sicher detektiert werden. Und das Beste daran, wir geben die extrahierten Konturen und Flächen aus, so dass diese für weitere Bewertungsvorgänge wie Vermessung, Berechnung Flächengröße etc. verwendet werden können. Schauen Sie sich auch die entsprechenden Videos auf unserem Youtube Kanal an.