Mit Förderung von staatlicher Seite forschen wir bereits seit längerer Zeit am Thema Deep-Learning.
Zur kurzen und vereinfachten Erläuterung:
Beim Deep-Learning geht es darum, einer künstlichen, neuronalen Netzstruktur durch Anlernen beizubringen, „eigene“ Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu steuern und Klassifizierungen vorzunehmen.
Unser Ziel bei AKL-tec ist es, via Deep-Learning eine Methode zu entwickeln die es ermöglicht, bei der Erfassung von Warendaten möglichst wenige Sensoren nebst Kameras einzusetzen und trotzdem höchstpräzise Daten zu erzeugen.
Deep-Learning besteht dabei zu einem großen Teil aus dem Anlernen der Maschine, was oftmals durch das Klassifizieren von realen Bildern der Kundenumgebung manuell angelernt wird. Bei uns waren das weit über 10.000 Bilder, welche bearbeitet wurden, um einer Kamera (mit PC) beizubringen, vollautomatisch Paletten-Label (IPPC-, CHEP-, EURO-Label u.a.) zu erkennen und zu klassifizieren.
Diese Arbeit erfolgte in Zusammenarbeit mit unserem Entwicklungspartnern. Somit ergibt sich aus jedem Anlernen eine hochspezielle, kundenorientierte Lösung, welche in den meisten Fällen nur in geringem Maße auf andere Kundenwünsche übertragbar ist. Somit müssen Maschinen bei jedem Projekt idealerweise neu trainiert werden um maximale Präzision zu erreichen.
Wir bei der AKL-tec GmbH sind für solche und andere Projekte zu begeistern und freuen uns über Entwicklungsanfragen!
