Vor nicht allzu langer Zeit galten künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Sehen und industrielle Automatisierung noch als getrennte technologische Silos – jeder mit seinen eigenen Tools, Anwendungen und Fachkenntnissen. Heute jedoch verschwimmen diese Grenzen rasch. Dank Fortschritten in den Bereichen Edge-Computing, Cloud-Konnektivität und Open-Source-Plattformen verschmelzen diese einst getrennten Bereiche zu leistungsstarken, einheitlichen Systemen.
An der Spitze dieser Transformation steht das Arduino-Ökosystem, das sich als Katalysator für intelligente, skalierbare und zugängliche Automatisierungslösungen erweist. Eine aktuelle Demonstration – die Objekt-Erkennungs-Demo – veranschaulicht diesen Wandel auf brillante Weise. Durch die Kombination von neuronalen Netzwerken, Echtzeit-Cloud-Kommunikation und physischer Aktuierung über modulare Hardware zeigt Arduino, wie intelligente Automatisierung mit überraschender Einfachheit und Flexibilität prototypisiert werden kann.
In diesem Artikel tauchen wir in die Architektur hinter der Demo ein, entdecken, was diese intelligente Automatisierung antreibt, und zeigen reale Szenarien auf, in denen ein solches System bahnbrechend sein kann – von Fabrikhallen und intelligenten Lagern bis hin zu Klassenzimmern und assistiven Technologien.
Arduino verwischt die Grenzen zwischen KI, IoT und Automatisierung. Mit Demos wie der Objekterkennung zeigt das Unternehmen, wie mit Open-Source-Tools intelligente, skalierbare Systeme aufgebaut werden können, die intelligente Automatisierung für jedermann zugänglich machen.
Von der Vision zur Umsetzung: Wie Arduino menschliche Berührungen erkennt
Im Kern ist die Demo zur Objekterkennung eine praktische Demonstration dafür, wie maschinelles Sehen und reale Aktoren mithilfe des Arduino-Ökosystems eng miteinander integriert werden können. Es handelt sich um ein kompaktes, aber leistungsstarkes Beispiel dafür, wie intelligente Systeme menschliche Handlungen in Echtzeit beobachten, interpretieren und darauf reagieren können.
Die Demo simuliert ein gängiges industrielles Szenario: das Erkennen, wenn eine menschliche Hand einen Gegenstand aus einem Behälter nimmt. Das mag einfach klingen, doch die zugrunde liegende Technologie ist alles andere als einfach. Das System nutzt Astrial
(055-9946)
, eine neuronale Netzwerk-Inferenz-Engine, um visuelle Erkennung in Echtzeit durchzuführen. Wenn das System die Greifbewegung identifiziert, generiert es ein hochrangiges Ereignissignal, beispielsweise „Objekt wurde aufgenommen“.
Dieses Signal wird dann an eine programmierbare Logiksteuerung (PLC) Arduino OPTA
(260-0885)
übertragen, die als I/O-Gehirn des Systems fungiert. Nach Empfang des Signals löst die OPTA eine Mensch-Maschine-Schnittstelle (HMI) aus – in diesem Fall eine Lampe, die aufleuchtet, um zu bestätigen, dass die Aktion erfolgreich erkannt wurde.
Was diese Konfiguration besonders elegant macht, ist die Art und Weise, wie die Kommunikation abgewickelt wird. Das Bildverarbeitungssystem und das E/A-Subsystem sind über die Arduino Cloud verbunden, wobei eine gemeinsam genutzte Variable als Mechanismus für den Datenaustausch dient. Dieser cloudbasierte Ansatz bietet eine schlanke, skalierbare und zuverlässige Kommunikationsinfrastruktur, die eine Echtzeitsynchronisation zwischen der Erkennungs-Engine und dem Aktuator gewährleistet, ohne dass komplexe Verkabelungen oder Middleware erforderlich sind.
Diese Demo veranschaulicht nicht nur die nahtlose Integration von KI und IoT in die Arduino-Plattform, sondern unterstreicht auch deren Vielseitigkeit für die Prototypentwicklung intelligenter Automatisierungslösungen in industriellen, gewerblichen und bildungsbezogenen Kontexten. Ganz gleich, ob Sie einen Fabrikassistenten, ein intelligentes Klassenzimmer-Tool oder ein interaktives Display für den Einzelhandel entwickeln – diese Architektur bietet eine robuste Grundlage für Innovationen.
Wo kann das eingesetzt werden?
Die Vielseitigkeit ist das Besondere an der Demo zur Objekterkennung. Obwohl es sich um einen kompakten Prototyp handelt, ist die Architektur skalierbar und lässt sich an eine Vielzahl von Anwendungen in der Praxis anpassen:
In der industriellen Automatisierung würde das System die Genauigkeit bei manuellen Montage- und Pick-and-Place-Arbeitsabläufen gewährleisten, die Qualitätssicherung verbessern und das Risiko menschlicher Fehler verringern.
In Logistikumgebungen würde dieses System eine genaue Artikelauswahl und -handhabung gewährleisten, die Bestandsgenauigkeit verbessern und Fehlkommissionierungen minimieren.
Für eine verbesserte Interaktion im Laden reagiert das System auf die Handhabung von Produkten, indem es relevante Inhalte oder Werkzeuge anzeigt, die Kundenbindung verbessert und Einblicke in die Kundenpräferenzen bietet.
Im Rahmen von assistiven Technologieanwendungen kann das System die Interaktion mit Objekten beobachten und bei Bedarf Warnmeldungen oder Hilfestellungen ausgeben, wodurch Benutzer mit Behinderungen sicherer und unabhängiger arbeiten können.
Die Demo zur Objekterkennung ist mehr als nur eine technische Demonstration – sie zeigt, welche Möglichkeiten sich ergeben, wenn KI, maschinelles Sehen und IoT in einer einzigen, barrierefreien Plattform zusammenlaufen. Mit der modularen Hardware, der Cloud-Infrastruktur und der Open-Source-Philosophie von Arduino können Entwickler, Pädagogen und Ingenieure gleichermaßen intelligente Systeme prototypisieren, die auf ihre Umgebung reagieren.
Ganz gleich, ob Sie intelligentere Fabriken, ansprechendere Klassenzimmer oder reaktionsschnellere Hilfsmittel entwickeln – diese Demo beweist, dass die Zukunft der Automatisierung nicht nur intelligent ist, sondern auch in greifbarer Nähe liegt.
Möchten Sie Ihre eigene Version erstellen oder sie für Ihre Anwendung anpassen? Entdecken Sie die Arduino Cloud und beginnen Sie mit dem Prototyping mit Arduino OPTA. Die Zukunft der intelligenten Automatisierung ist modular, intelligent und offen – und sie beginnt bei RS.
ARDUINO EINKAUFEN
Astrial Industrial Hailo8 8/32 mit Kühlkörper-Kit-Entwicklungsboard RS-Teilenummer (055-9946)
Arduino Opta WiFi-Serie Logikcontroller RS-Teilenummer (260-0885)
Kommentare