De hitlijst van IFOY-genomineerden (2): Palletbeoordeling was voorheen een extra taak op de ontvangstafdeling, die veel middelen en fouten kostte. Met Sicks op deep learning gebaseerde palletidentificatiesysteem PACS (Pallet Classification System) kan dit proces worden geautomatiseerd.

Het systeem behoorde tot de "Specials van het Jaar" tijdens de intralogistieke wedstrijd. De kit is gebaseerd op Sicks "Appspace", een innovatieve aanpak voor het maken van krachtige apps met sensoren van Waldkirch, en "dStudio", een webgebaseerde tool voor het classificeren van beelden op basis van kunstmatige neurale netwerken die kan worden gebruikt met de sensoren van de fabrikant. De kit kan ook worden gebruikt voor andere beeldverwerkingstaken.

De automatische detectie vereenvoudigt het automatisch neerzetten van verschillende soorten pallets en kan als compact systeem met weinig ruimte op veel plaatsen worden geïntegreerd.

De hardware van het systeem bestaat uit een of meer kleurencamera's voor het vastleggen van beelden, een lichtbarrière voor het activeren en een controller voor het verwerken van de gegevens en het uitvoeren van het getrainde neurale netwerk.

De softwaretools maken beeldregistratie, training, classificatie en uitvoering van het getrainde netwerk mogelijk, zelfs zonder diepgaande kennis van programmeren of machine learning. Optioneel kunnen extra sensoren worden geïntegreerd om extra taken uit te voeren.

Beeldherkenning werd in het IFOY-testkamp niet als baanbrekend beschouwd. Er bestaan ​​al systemen die ook de palletstatus registreren, defecte ladingdragers uitwerpen en ter reparatie aanbieden. Het unieke aan de oplossing van Sick is dat deze is geïntegreerd in een "neuraal netwerk" waarin identificatie, classificatie en gedetailleerde processen continu worden getraind om deze in het continu verfijnde herkenningssysteem te verwerken.

In tegenstelling tot conventionele beeldverwerkingsoplossingen vereist het gebruik van deep learning-technologie hier geen gedetailleerde programmeerkennis, omdat het systeem leert van concrete voorbeelden. Dit maakt palletidentificatie relatief eenvoudig voor de klant. Waar het gebruik van getrainde neurale netwerken normaal gesproken diepgaande kennis van machine learning vereist, heeft Sick "dStudio" ontwikkeld, een trainingssoftware met een begeleide processtroom. 

Omdat dit proces duizenden keren wordt toegepast, kan het veel geld besparen, hulpbronnen besparen en de proceskwaliteit aanzienlijk verbeteren. De gebruikte technologieën zijn niet alleen geschikt voor palletidentificatie, maar kunnen ook op andere gebieden aanzienlijke voordelen bieden. Dankzij het ruimtebesparende ontwerp kan het systeem zelfs in krappe montageruimtes worden geïntegreerd. Het gebruik van standaardsensoren maakt onderhoud en reparatie van het systeem relatief kosteneffectief.

Dit jaar bereikten 14 apparaten en oplossingen van 12 fabrikanten de finale van de tiende competitieronde. De genomineerden ondergingen een driefasenaudit tijdens het IFOY-testkamp in maart en werden door de jury getest. Stemmen is anoniem. De uitslag blijft geheim tot de prijsuitreiking op 30 juni, die plaatsvindt in BMW Welt in München.

www.sick.com