
PEKAT VISION bietet eine leistungsstarke Reihe von Deep-Learning-Modulen für die industrielle Inspektion — darunter Anomaly Detection, Surface Detection, Detector, Classifier und OCR.
Diese können kombiniert und mit Scripting erweitert werden, um komplexe Inspektionsaufgaben zu lösen. Für die meisten Anwendungen ist keine Programmierung erforderlich — PEKAT VISION enthält alles, was für eine effektive Qualitätskontrolle benötigt wird.
Deep-Learning-Module
Anomaly Detector

Das Modul Anomaly Detection erkennt bisher unbekannte Defekte mit unüberwachtem Deep Learning. Es benötigt nur eine kleine Menge fehlerfreier Bilder für das Training und keine manuelle Annotation. Dadurch ist es ideal für Produkte mit unregelmäßigen Mustern oder komplexem Hintergrund.
Surface Detection

Das Modul Surface Detection ist für die Erkennung sichtbarer Oberflächenfehler wie Rost, Abnutzung, Risse oder Einschlüsse konzipiert — selbst auf heterogenen oder strukturierten Materialien. Es verwendet überwachtes Deep Learning und erfordert ein Training mit annotierten Fehlerbildern.
Object Detector

Das Modul Detector lokalisiert und klassifiziert optional Objekte oder Defekte — auch solche mit variablen Formen wie Früchte, Holzknoten oder Kratzer. Es erfordert annotierte Beispiele für jedes Objekt oder jeden Defekt. Die Orientierung des Objekts beeinflusst die Erkennung nicht.
Classifier

Das Modul Classifier weist einem gesamten Bild, von anderen Modulen erkannten Objekten oder Objekten an festen Positionen eine einzelne Klasse zu. Jedes Objekt oder Bild wird in eine vordefinierte Kategorie eingeordnet.
Bearbeitungstools
Preprocess

Preprocessing ermöglicht das Drehen, Zuschneiden, Skalieren, Normalisieren von Hintergründen und mehr — und bereitet Bilder für eine präzise und effiziente Analyse vor.
Erweiterungen
Parallelism

Parallelism ermöglicht die unabhängige Definition mehrerer Verarbeitungszweige. Jeder Zweig läuft nacheinander, und die Ergebnisse werden anschließend zusammengeführt. Ab Version 3.14 ist keine Programmierung erforderlich, um eine solche Multibranch-Verarbeitung zu konfigurieren.
Code

Das Modul Code ermöglicht es, PEKAT VISION mit Python zu erweitern. Es kann für fortgeschrittenes Preprocessing (z. B. mit OpenCV oder NumPy), benutzerdefinierte Logik oder die Integration mit externen Systemen und Schnittstellen genutzt werden.
Weitere Funktionen
Confusion Matrix

Dieses leistungsstarke Tool bewertet die Leistung trainierter Modelle, indem Benutzeranmerkungen mit Modellvorhersagen verglichen werden, und liefert wertvolle Erkenntnisse zur Feinabstimmung der Modelle.