Ich bin gerade dabei, für unsere aktuellen Praktikanten (Fachinformatiker Anwendungsentwickler) eine Übungsaufgabe zu konstruieren, die vielleicht sogar einen praktischen Wert besitzt. Es geht darum, mit einem ESP-Cam eine Fläche von ca. 50x50mm im Standbild aufzunehmen, auf der entweder eine Maschinenschraube, eine Schneidschraube, eine Mutter oder eine Unterlegscheibe liegt. Nur Schwarz/Weiss im Gegenlicht als Silhouette. Mit dieser Aufnahme will ich ein lokales LLM "LlaVa", was unter Ollama läuft und per Kommandozeile gesteuert wird, "füttern". Die KI soll zunächst nur als Text auswerfen, was sie erkannt hat. Später möchte ich die Objekte mit irgend einer Mechanik (Förderband, Servos, Magnete) tatsächlich in verschiedene Behälter befördern ... Einzelne Tests mit Testbildern und CLI-Kommandos machen eigentlich ganz gut Hoffnung. Ich habe da aber noch ein kniffliges Problem: Wie vereinzele ich die genannten Objekte, wenn sie quasi alle in einer Dose/Eimer liegen? Ich weiss natürlich, dass es in der Industrie sowas gibt, mit Vibration und diversen Spiralbahnen, Schleudern ... vermutlich auch nicht billig. Gibts diesbezüglich ein Konzept, was auch DIY mit kleiner Werkstatt bzw. 3D-Drucker und überschaubarem Aufwand leistbar ist? Danke für Tips.
Frank E. schrieb: > Ich habe da aber noch ein kniffliges Problem: Wie vereinzele ich die > genannten Objekte, wenn sie quasi alle in einer Dose/Eimer liegen? Ich > weiss natürlich, dass es in der Industrie sowas gibt, mit Vibration und > diversen Spiralbahnen, Schleudern ... vermutlich auch nicht billig. Glaubst du, die Industrie wurde die teuren 'Spiralbahn Rüttler' als Vereinzelner verwenden wenn es was billigeres gibt was besser funktioniert ? Allerdings scheinen die so billig zu sein, dass die Industrie ständig gerade produzierte Stücke zusammenschmeisst nur um sie gleich wieder vereinzeln zu können.
Michael B. schrieb: > Glaubst du, die Industrie wurde die teuren 'Spiralbahn Rüttler' als > Vereinzelner verwenden wenn es was billigeres gibt was besser > funktioniert ? Naja, für so ein Projekt muss es ja nicht "industriell" schnell gehen und auch nicht jahrelang halten. Meine Grundsätzliche Überlegungen gehen erstmal davon aus, Schritt für Schritt die Schüttung zu "strecken" und evtl. die Objekte in einer Art Rille überweigend hintereinander zu zwingen. Mal sehen, was mir dann für die restlichen Zentimeter einfällt ... https://www.youtube.com/watch?v=dJLl3fBxQ1Q
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Frank E. schrieb: > Naja, für so ein Projekt muss es ja nicht "industriell" schnell gehen dann geht es manuell: jemand legt immer 1 Schräubchen in 1 Schächtelchen...
Frank E. schrieb: > Ich bin gerade dabei, für unsere aktuellen Praktikanten > (Fachinformatiker Anwendungsentwickler) eine Übungsaufgabe zu > konstruieren, die vielleicht sogar einen praktischen Wert besitzt. > [...] > Mit dieser Aufnahme will ich ein lokales LLM "LlaVa", was unter Ollama > läuft und per Kommandozeile gesteuert wird, "füttern". Die KI soll > zunächst nur als Text auswerfen, was sie erkannt hat. Später möchte ich > die Objekte mit irgend einer Mechanik (Förderband, Servos, Magnete) > tatsächlich in verschiedene Behälter befördern ... Hm, ob das so eine gute Idee ist? Die Ollama-Modelle sind doch meines Wissens -- bitte korrigiere mich, wenn ich falsch liege -- allesamt LLMs, also Large Language Models und obendrein auch noch vortrainiert. Das läuft aus meiner Sicht auf zwei Fehler hinaus: erstens sind Sprachmodelle nun einmal auf Sprache spezialisiert, auch wenn sie oft durchaus mehr können, zweitens entfallen bei vortrainierten Modellen wichtige Schritte, angefangen von der Datenaufbereitung, über die Auswahl und das Training eines passenden Modells, bis hin zur Überprüfung der Qualität des trainierten Modells. Ich weiß, durch die Mächtigkeit von LLMs wie ChatGPT, Bard & Co. ist die ganze Diskussion um KI übernommen worden, und manchmal scheint es, daß es nichts anderes mehr als LLMs gibt. Aber gerade angehende Fachleute sollten IMHO ein bisschen tiefere Expertise erhalten und im Idealfall sogar praktisch erfahren haben. Denn für diese jungen Menschen wird die KI vermutlich zu einem viel integraleren Bestandteil ihres Beruflebens als bei uns alten Säcken, und da wäre es doch sicher sinnvoll, die ganze Sache nicht gleich auf LLMs zu verkürzen und auch nicht gleich mit Zeug zu beginnen, das von anderen schon vorgekau... äh, vortrainiert worden ist. Sinnvollere Übungen für Einsteiger würden IMHO mit einem linearen Modell beginnen, beispielsweise der LinearRegression in Pythons scikit-learn, und das vielleicht einmal gegen die RidgeRegression aus derselben Library testen... oder -- wenn das Ganze direkt auf die Aufgabe mit den Schrauben hinauslaufen soll, den dazu passenden Classifier-Modellen. Nach diesem Einstieg könnte man eventuell mit komplexeren Modellen wie einer Support Vector Machine, dann mit Ensembles arbeiten. Dadurch würde den Eleven schnell klar, daß es unterschiedliche Modelle mit unterschiedlichen Laufzeit- und Ressourcencharakteristiken, viele verschiedene Möglichkeiten zur Datenaufbereitung (hat da jemand Pipeline gesagt?) gibt, welche Möglichkeiten und Metriken es zur Beurteilung eines Modells oder einem Ensemble von Modellen es gibt, und wie diese Metriken einzuordnen sind. Und natürlich, welche enormen Unterschiede unterschiedliche Anzahlen an Trainigsläufen haben können, sowie auch, daß es häufig vorkommt, daß Ergebnisse über viele Trainingsläufe hinweg stagnieren und danach plötzlich noch einmal deutlich besser werden können. > Ich habe da aber noch ein kniffliges Problem: Wie vereinzele ich die > genannten Objekte, wenn sie quasi alle in einer Dose/Eimer liegen? Ich > weiss natürlich, dass es in der Industrie sowas gibt, mit Vibration und > diversen Spiralbahnen, Schleudern ... vermutlich auch nicht billig. > > Gibts diesbezüglich ein Konzept, was auch DIY mit kleiner Werkstatt bzw. > 3D-Drucker und überschaubarem Aufwand leistbar ist? Naja, die Studenten in Deinem Video machen das schon ziemlich gut. Und bei Kleinanzeigen habe ich Vibrationswendelförderer sogar schon zwischen 50,- und 1000,- Euro gesehen -- schwierig wird es dann nur, eine Schikane zu bauen, die Schrauben, Muttern und Scheiben verstopfungsarm vereinzeln und im Idealfall sogar korrekt sortieren kann. Wobei diese mechanische Lösung ja im Endeffekt schon ziemlich genau dem entspricht, was ja letztlich Dein ML-Projekt leisten soll -- das gefällt mir auch deswegen ganz gut, weil auf diese Weise gezeigt werden kann, daß mehrere Wege zum selben Ziel führen können. Viel Spaß und Erfolg bei Deinem Projekt -- es wäre schön, wenn Du mich auf dem Laufenden halten könntest, wie Du Dich entschieden hast und wie der Erfolg bei den Praktikanten war. Dankeschön! :-)
Warum Vereinzeln? Lass dir doch den Haufen mit YOLO o.ä. segmentieren und klassifizieren.
Ein T. schrieb: > Hm, ob das so eine gute Idee ist? Die Ollama-Modelle sind doch meines > Wissens -- bitte korrigiere mich, wenn ich falsch liege -- allesamt > LLMs, also Large Language Models und obendrein auch noch vortrainiert. > Das läuft aus meiner Sicht auf zwei Fehler hinaus ... Ich schrieb doch "LlaVa", das war ken Tippfehler. Das ist ein Modell, das kann auch lokale Bildfiles lesen (Pfad als letztes im Prompt mit der Aufgabe) und dir dann etwas über den Inhalt erzählen. Im "Gespräch" meinte es, es könne problemlos verschiedene Schraubenarten unterscheiden, insbesondere, wenn man ihm zu Beginn einer Session Vergleichsbilder zeige. Ich werde das demnächst mit vorgefertigten Bildern mal testen und im Prompt die Aufforderung mitgeben, sich so auszudrücken, dass ich die Antwort mit einem simplen String-Vergleich in meinem Code weiterverwenden kann. Ollama kann wahlweise über eine Shell oder per Texttransfer mit einem TCP-Socket gesteuert werden.
1N 4. schrieb: > Warum Vereinzeln? Lass dir doch den Haufen mit YOLO o.ä. > segmentieren > und klassifizieren. Kenn ich bisher nicht, werde es mit aber ansehen. Ollama gefiehl mir deshalb, weil es sich so einfach in eigene Projekte einbinden lässt - auch ohne Python, was ich irgendwie nicht mag. Modell-Download und Wechsel on-the-fly mit simpelsten CLI-Kommandos, ganz ohne Brew und MacPorts und das ganze "Zeug". Das verwendete Modell "LlaVa" antwortet im Textchat selbst auf meinem alten Macbook (2.2GHz i7 mit 16GB RAM) innerhalb von Sekunden.
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Frank E. schrieb: > Ein T. schrieb: >> Hm, ob das so eine gute Idee ist? Die Ollama-Modelle sind doch meines >> Wissens -- bitte korrigiere mich, wenn ich falsch liege -- allesamt >> LLMs, also Large Language Models und obendrein auch noch vortrainiert. >> Das läuft aus meiner Sicht auf zwei Fehler hinaus ... > > Ich schrieb doch "LlaVa", das war ken Tippfehler. Das ist ein Modell, > das kann auch lokale Bildfiles lesen (Pfad als letztes im Prompt mit der > Aufgabe) und dir dann etwas über den Inhalt erzählen. Der Typ kann sicher mehr sagen als ich, aber wenn ich ihn richtig verstanden habe, geht es nicht darum, ob das Modell lokale Bilddateien lesen kann. > Im "Gespräch" meinte es, es könne problemlos verschiedene Schraubenarten > unterscheiden, insbesondere, wenn man ihm zu Beginn einer Session > Vergleichsbilder zeige. So wie ich das verstanden habe, ist das genau der Punkt -- und wohl auch der vom Typ: das "Vergleichsbilder" zeigen heißt, das "Modell" zu trainieren. > Ich werde das demnächst mit vorgefertigten Bildern mal testen und im > Prompt die Aufforderung mitgeben, sich so auszudrücken, dass ich die > Antwort mit einem simplen String-Vergleich in meinem Code > weiterverwenden kann. Ollama kann wahlweise über eine Shell oder per > Texttransfer mit einem TCP-Socket gesteuert werden. Nach meinem Verständnis ist das, was Du in Deinem Eingangsbeitrag erklärt hast, eine Klassifikation. Das heißt dann: Dein "Modell" muß entscheiden können, ob Dein gesichtetes Objekt eine Schraube, eine Mutter, oder ein Scheibchen ist. Weißt Du noch, was ein Skalenniveau ist? :-)
Frank E. schrieb: > mal testen und im > Prompt die Aufforderung mitgeben, sich so auszudrücken, dass ich die > Antwort mit einem simplen String-Vergleich in meinem Code > weiterverwenden kann. Von hinten durch die Brust ins Auge. Deine Ansätze lassen viel LLM-BS Vibe durchschauen. Den Praktikanten wünschte ich einen Lehrherren mit mehr expertise. Ist wohl der Zeitgeist.
Frank E. schrieb: > Ollama gefiehl mir deshalb, weil es sich so einfach in eigene Projekte > einbinden lässt - auch ohne Python, was ich irgendwie nicht mag. Leider habe ich schlechte Neuigkeiten für Dich, lieber Frank: ohne Python mußt Du moderne AI vermutlich vergessen, das ist Sprache die der AI -- jedenfalls nach dem, was ich weiß, in der Entwicklung. Auf Nachfrage kennen die Kollegen, die das professionell machen, nichts, das auch nur näherungsweise an die Infrastruktur heranreichen würde, das Python an dieser Stelle anbietet. Von scikit-learn über Torch bis hin zu Tensorflow: alles, das heutzutage in der AI-Entwicklung eingesetzt wird, bietet mindestens eine Python-API. Nach der Entwicklung, so höre ich, könne man für den Produktionebetrieb oft auch auf Frameworks in ein paar anderen Sprachen portieren. Allerdings sei eine AI-Entwicklung sehr dynamisch und würde daher ganz besonders von einer Skriptsprache, ihrer Flexibilität und (im Falle von Python) auch von ihrer Einfachheit und exorbitanten Infrastruktur profitieren. Möglicherweise -- es ist nur so eine Idee -- ist es keine gute Idee, wenn Du Deinen Praktikanten etwas gibst, das Deinen ganz persönlichen Vorlieben ent- oder widerspricht. Python nur ist ein Werkzeug, sonst nichts. Aber es ist -- und zwar gerade in diesem Bereich -- ein besonders starkes, leistungsfähiges Werkzeug, unabhängig davon, ob Du es magst.
Angehängte Dateien:
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ollama_shell.png
30 KB
Die verwendete Programmiersprache ist doch vollkommen egal, hauptsache sie bietet entweder ein interaktives Shell-Objekt oder einen simplen TCP-Socket. Auf beiden Wegen kann man eine JSON-Struktur an den Ollama-Server senden. Diese enthält alle möglichen Parameter und natürlich die Aufgabe/Frage (Prompt). Auf gleichem Wege erhalte ich die Antwort, die ich dann nur noch parsen muss. Also soweit bin ich schon, der Teil funktioniert bereits ... auch ohne Python :-) Das hat mir bisher nicht gefehlt. Im Bild die Antwort auf die Testfrage "Wie geht es dir?" in meinem eigenen Programm (Xojo) ...
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Ich habe neulich so ein ähnliches Problem gelöst: Ich wollte wissen, ob auf einem Bild von einer bestimmten Webcam Berge zu sehen sind (in anderen Worten: Ob Fönwetter ist). Ich wollte kein LLM für die Auswertung nehmen. So etwas können schließlich auch sehr kleine Netze. Um so ein Netz zu trainieren muss man Daten labeln. Ich habe mir von ChatGPT ein kleines Python-Tool schreiben lassen, das jeweils ein Bild anzeigt, mit Buttons für Vor-/Zurück und 3 Checkboxen mit Nacht/schwach sichtbar/gut sichtbar. Die Ergebnisse sollten in einer JSON-Datei gespeichert werden. Damit habe ich dann die Hälfte meiner Bilder gelabelt, die andere Hälfte sind die Testdaten. Dann von ChatGPT noch Skripte fürs Training und fürs Testen schreiben lassen. Er durfte sich das Netz selber raussuchen. Hätte ich selber entscheiden müssen, hätte ich wohl irgendein YOLO benutzt, aber das hat auch so funktioniert. Das Ergebnis war zu 99% korrekt und die Fehler waren eh grenzwertig, deswegen war ich damit zufrieden und habe nicht weiter rumprobiert. Python ist nicht so schwer zu benutzen. Es gibt im Netz allerdings auch so Anleitungen, wo erst mal 1GB an Software runtergeladen wird, aber das muss nicht sein. Wenn man einfachere Probleme hat reicht Python selbst und ein paar Module.
> Von hinten durch die Brust ins Auge. Deine Ansätze lassen viel LLM-BS > Vibe durchschauen. Den Praktikanten wünschte ich einen Lehrherren mit > mehr expertise. Ist wohl der Zeitgeist. Exakt. Vor allem weil die Modelle mittlerweile eine Begründung mitliefern, warum sie recht haben werden die Ergebnisse für bare Münze genommen.
Markus K. schrieb: > Python ist nicht so schwer zu benutzen. Es gibt im Netz allerdings auch > so Anleitungen, wo erst mal 1GB an Software runtergeladen wird, aber das > muss nicht sein. Wenn man einfachere Probleme hat reicht Python selbst > und ein paar Module. Ja, wer mit Python glücklich ist, soll machen. Ich habe vor ca. 20 Jahren mal Zusatzmodule in Python (mit GTK) für ein ERP-System geschrieben, es ist mir also nicht vollkommen fremd ... Ich bin halt glücklicher mit Java, Javascript, PHP, C++ und den IDEs von Processing und Xojo. Ich mag keine Software, für die ich erst stundenlang im Netz irgendwas zusammensuchen muss, ich will eine voll integrale IDE (Editor, Debugger u. Compiler) im Stück (zumindest in der Handhabung, dass sowas intern aus vielen Komponenten bestht ist mit auch klar). Ggf mit sog. "Plugins" erweiterbar und plattformunabhängig. Ich hab mich natürlich schon mal z.B. für QT oder Free Pascal interessiert, aber in der jeweils folgenden Installations-Orgie relativ schnell die Lust verloren. Jetz kommt bestimmt einer, der meint, das sei ja alles nicht so schlimm - der kennt Xojo oder Processing nicht: Installer, Doppelklick, fertig und zwar im vollen Funktionsumfang. Obiges Testprogramm ist im integrierten GUI-Designer von Xojo in 15s zusammengestellt, der eigentliche Programmcode (inkl. Regex, weil die KI mit sog. “ANSI Escape Sequences” zu antworten beliebte) umfasst keine 10 Zeilen. Und wird auf Klick zu einer eigenständig lauffähigen App für Mac, Win und Linux (ohne eine zusätzliche Laufzeitumgebung wie .NET, irgend ein "Redistributable" oder JRE zu installieren) ...
1N 4. schrieb: >> Von hinten durch die Brust ins Auge. Deine Ansätze lassen viel > LLM-BS >> Vibe durchschauen. Den Praktikanten wünschte ich einen Lehrherren mit >> mehr expertise. Ist wohl der Zeitgeist. > > Exakt. Vor allem weil die Modelle mittlerweile eine Begründung > mitliefern, warum sie recht haben werden die Ergebnisse für bare Münze > genommen. Ich will ja mit der KI keine phillosophische Diskussion führen oder mich sonstig beraten lassen. Ich will nicht mehr und nicht weniger, als dass sie Maschinenschrauben, Schneidschrauben, Muttern und Unterlegscheiben unterscheidet. Das kann LlaVa (nach ersten Versuchen) ohne jedes Trainig mit absoluter Treffsicherheit. Dann brauche ich noch den eingangs beschriebenen Vereinzeler und irgend eine Art Filpper, der die Teile getrennt ablegt ... Ich verstehe die ganze aufgeblähte Diskussion nicht - ich erbringe doch hier Schritt für Schritt den Beweis, dass es genau so funktioniert, wie geplant. Und was die Praktikanten betrifft: Die sind alle lieb und nett und im Prinzip klug veranlagt, aber die können leider nichtmal ein Bubblesort aus dem Stand schreiben, ohne tagelang Google oder ChatGPT zu bemühen. Ist leider so.
Frank E. schrieb: > Ich bin halt glücklicher mit Java, Javascript, PHP, C++ und den IDEs von > Processing und Xojo. Ich mag keine Software, für die ich erst > stundenlang im Netz irgendwas zusammensuchen muss, Man muss bei Python nix zusammensuchen. Das hat ein Paketsystem, das selber Pakete downloaden und installieren kann. Ich mache das meistens so, dass ich in der IDE im Sourcecode das import-Statement für das Modul hinschreibe und dann beschwert sich die IDE, dass das Modul fehlt und dann gibt es "Quick Fix": Modul installieren. Wenn man professionell mit einer Build-Umgebung arbeitet sollte man das nicht so tun, aber für privat oder für ein kurzes Hilfsscript ist das völlig ok. > ich will eine voll > integrale IDE (Editor, Debugger u. Compiler) im Stück (zumindest in der > Handhabung, dass sowas intern aus vielen Komponenten bestht ist mit auch > klar). Ggf mit sog. "Plugins" erweiterbar und plattformunabhängig. Ich benutze da PyCharm. Compiler hat man in Python typischerweise nicht. Man kann in Python auch executables erstellen lassen, aber das ist nicht so schön integriert wie das bei compilierten Sprachen typischerweise ist. > Ich hab mich natürlich schon mal z.B. für QT oder Free Pascal > interessiert, aber in der jeweils folgenden Installations-Orgie relativ > schnell die Lust verloren. Qt installiert schon eine Menge, aber das sind doch auch nur ein paar Klicks. > Jetz kommt bestimmt einer, der meint, das sei > ja alles nicht so schlimm - der kennt Xojo oder Processing nicht: > Installer, Doppelklick, fertig und zwar im vollen Funktionsumfang. Python ist vor allem deswegen so beliebt, weil es für alles und jedes Module gibt. Der "volle Funktionsumfang" ist also wahrscheinlich sehr viel größer als der von Xojo. > Obiges Testprogramm ist im integrierten GUI-Designer von Xojo in 15s > zusammengestellt, der eigentliche Programmcode (inkl. Regex, weil die KI > mit sog. “ANSI Escape Sequences” zu antworten beliebte) umfasst keine 10 > Zeilen. Und wird auf Klick zu einer eigenständig lauffähigen App für > Mac, Win und Linux (ohne eine zusätzliche Laufzeitumgebung wie .NET, > irgend ein "Redistributable" oder JRE zu installieren) ... Es ist wichtig, dass man eine Sprache/Umgebung hat, mit der man schnell und produktiv arbeiten kann. Ich will Dich da auch gar nicht von Xojo abbringen. Ich finde nur, wenn man (wie Du) Erfahrung mit Softwareentwicklung und verschiedenen Programmiersprachen hat, dann ist Python weder schwer noch aufwändig zu installieren.
Frank E. schrieb: > 1N 4. schrieb: >> Exakt. Vor allem weil die Modelle mittlerweile eine Begründung >> mitliefern, warum sie recht haben werden die Ergebnisse für bare Münze >> genommen. > > Ich will ja mit der KI keine phillosophische Diskussion führen oder mich > sonstig beraten lassen. Aber Du hast sie im Vorfeld gefragt, ob sie die Schrauben erkennen kann. Das ist sinnlos. Solche Fragen können LLMs nicht beantworten. Dass Du da eine richtige Antwort bekommen hast, ist entweder Zufall oder es wurde auch mittrainiert. > Ich verstehe die ganze aufgeblähte Diskussion nicht - ich erbringe doch > hier Schritt für Schritt den Beweis, dass es genau so funktioniert, wie > geplant. Das ist auch nur eine Spielzeuganwendung. Dafür (und wahrscheinlich auch mit einem sehr begrenzten Zeitrahmen) mag es durchaus die beste Wahl sein. Aber wenn es mit richtigen Kunden wäre (und sie machen die Ausbildung ja, damit sie später Software für richtige Kunden schreiben), dann hätte man früher oder später das Problem, dass die KI irgendwas nicht richtig erkennt. Was machst Du dann? Kannst Du das Netz nachtrainieren? > Und was die Praktikanten betrifft: Die sind alle lieb und nett und im > Prinzip klug veranlagt, aber die können leider nichtmal ein Bubblesort > aus dem Stand schreiben, ohne tagelang Google oder ChatGPT zu bemühen. > Ist leider so. Dann müssen sie aber noch viel lernen. Mit ChatGPT ist das in einer Minute gemacht und dann kann man es sich noch erklären lassen, wie das funktioniert.
Frank E. schrieb: > weiss natürlich, dass es in der Industrie sowas gibt, mit Vibration und > diversen Spiralbahnen, Schleudern ... vermutlich auch nicht billig. Aber vom Feinsten: https://www.weber-online.com/automatische-zufuehrung-ratgeber/#Diese-Teile-werden-vereinzelt-und-zugeführt
Volker schrieb: > Frank E. schrieb: >> weiss natürlich, dass es in der Industrie sowas gibt, mit Vibration und >> diversen Spiralbahnen, Schleudern ... vermutlich auch nicht billig. > > Aber vom Feinsten: > > https://www.weber-online.com/automatische-zufuehrung-ratgeber/#Diese-Teile-werden-vereinzelt-und-zugeführt Ich hab natürlich auch schon recherchiert. Leider beziehen sich die meisten Vereizeler auf gleiche Bauteile, wie auch im Titelfoto auf der Weber-Webseite zu sehen. Meine Schüttung ist da eine ganz andere Mischung, z.B. Schrauben von ca. 30mm (Länge) bis hreab zu ca. 4mm. Ausserdem wollte ich das ja nicht industriell einsetzen und kaufen, sondern mich nur für eine Übung inspirieren lassen. Vermutlich muss ich wenigstens die Größenordnungen durch eine simple Siebung vorher trennen ...
Frank E. schrieb: > Meine Schüttung ist da eine ganz andere Mischung, z.B. Schrauben von ca. > 30mm (Länge) bis hreab zu ca. 4mm. Ich sortiere seit ewig sehr zeitaufwendig manuell per geübtes Auge. Wenn das Dein Automat kann, wirst Millionär - wünsche Dir Erfolg ;)
Frank E. schrieb: > Die verwendete Programmiersprache ist doch vollkommen egal, Um ehrlich zu frage ich mich langsam, warum Du diesen Thread eröffnet hast. Dir wurden jetzt schon mehrere Vorschläge gemacht, wie Du Deine Schulungen optimieren und Deinen Praktikanten einen sehr viel besseren Einblick in die Nutzung von Künstlicher Intelligenz ermöglichen kannst. Aber die wichtigste und verbreitetste Programmiersprache in diesem Bereich will Dir nicht recht gefallen, die wichtigsten Themen -- Datenaufbereitung, Auswahl und Training eines Modells und dessen Prüfung mit sinnvollen Metriken -- all das scheint Dich wenig bis gar nicht zu interessieren. Stattdessen ignorierst Du lieber all die Ratschläge oder schmetterst sie mit, wie ich finde, nicht besonders sachlichen Begründungen wie "mag ich nicht" einfach ab. Tut mir leid, aber das finde ich weder sachlich noch konstruktiv, und deshalb bin ich an dieser Stelle 'raus. Trotzdem wünsche ich Deinen Praktikanten und Dir viel Glück und Erfolg bei Eurem Projekt.
keine ahnung. man bräuchte doch eine rutsche mit unwuchtmotor oder schwerem lautsprecher, mit neigung, und beaufschlagung durch eine vertikale röhre bis kurz über der rutsche. ?
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Frank E. schrieb: > Gibts diesbezüglich ein Konzept, was auch DIY mit kleiner Werkstatt bzw. > 3D-Drucker und überschaubarem Aufwand leistbar ist? Vielleicht ist ja hier was Passendes dabei: https://www.youtube.com/results?search_query=3d+printed+screw-sorter
Harry L. schrieb: > Frank E. schrieb: >> Gibts diesbezüglich ein Konzept, was auch DIY mit kleiner Werkstatt bzw. >> 3D-Drucker und überschaubarem Aufwand leistbar ist? > > Vielleicht ist ja hier was Passendes dabei: > > https://www.youtube.com/results?search_query=3d+printed+screw-sorter Ja, danke, teilweise echt erhellend. Ich denke, ich muss zumindest die grundsätzlichen Objekttypen vorsortieren, also Schrauben, Muttern und Scheiben - dann vereinfacht sich das um Größenordnungen. Das hier finde ich auch sehr inspirierend: https://www.youtube.com/watch?v=YB7KjOA-OOU
ein trieur trennt runde von länglichen objekten. wenn ich von einer schrägen rutsche ausgehe und diese an einem ende beaufschlage, dann würde ich diese seite weniger stark rütteln als das andere ende, somit müßte sich das rüttelgut auseinanderziehen.
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