MiCROTEC Ai
Künstliche Intelligenz bietet reale Vorteile
Der Schlüssel zum erfolgreichen Einsatz von Deep Learning AI liegt in einer großen Menge der richtigen Daten, den richtigen Tools und einen kompetenten und erfahrenen Team.
Einen Schritt voraus
Deep Learning AI ist Teil aller MiCROTEC Produkte, egal ob für Stammholz, Schnittholz oder Hobelware.
MiCROTEC Ai erkennt sogar ästhetisch gewünschte Muster und sorgt für ansprechende Oberflächen. Das konnte bisher kein Scanner.
„Wir haben das AI-Wissen aller MiCROTEC-Unternehmen und die bestehenden MiCROTEC-Technologien zusammengeführt und heben damit die Möglichkeiten von Deep Learning AI in der Holzindustrie auf einen neuen Level.“
Patrick Freeman - Chief Technology Officer
Computer Vision auf Basis von heuristischen Verfahren
⤫ Über 30 Jahre Erfahrung in der industriellen Bildverarbeitung
⤫ Umfangreiche Bibliothek für klassische Bildverarbeitungsalgorithmen ermöglicht komplexe Detektionsaufgaben
⤫ Hohe Ausführungsgeschwindigkeit der Algorithmen, um die Ausführung auf Standardcomputern zu ermöglichen
Computer Vision auf Basis von Deep Learning
⤫ Jeder Knoten ist ein Merkmalsdetektor
⤫ Neue Algorithmen ermöglichen ein effizientes Training von vielschichtigen Netzen
⤫ Lernen am Beispiel: Datengesteuerter Ansatz für schwierige Probleme
MiCROTEC "Ai-Inside"
Bei Rundholz unterstützt MiCROTEC Ai den Scanner nicht nur bei der Beurteilung von Holzfehlern wie toten Ästen, Harzgallen oder Druckholz, sondern ermittelt im Winter auch das genaue Volumen: Bei gefrorenem Schnee auf den Stämmen wird das Volumen oft überschätzt. Mit MiCROTEC Ai kann der Scanner Schnee von Holz unterscheiden und Stämme genauer vermessen.
Eine große Datenbank
Für die Erstellung und Weiterentwicklung seiner AI-Plattform nutzt MiCROTEC alle verschiedenen Sensoren seiner Scanner. So können wir die notwendigen Daten sammeln, damit unsere KI bestmöglich lernen kann. Dann brauchen wir die richtigen Tools - um die Daten zu verarbeiten - und so viele Beispiele wie möglich, damit die KI immer besser wird. Unsere große Datenbank enthält in der Regel Daten über ähnliche Holzarten, die oft vergleichbare Eigenschaften und Merkmale aufweisen.