Was ist maschinelles Sehen?

Einem Produktionsprozess einfach nur zuzusehen, war lange Zeit eine Herausforderung für Hersteller. Es ist unmöglich, die Produktion rund um die Uhr im Auge zu behalten. Aber Computer Vision (CV) ermöglicht es einem Computer, ähnlich wie Menschen zu sehen und zu verstehen und Vorgänge kontinuierlich zu „beobachten“. Mit Bildverarbeitungssystemen, die CV- und bildbasierte Analysen verwenden, werden Fertigung und praktische Anwendungen wie Inspektion, Prozesssteuerung, Sicherheit und Roboterführung automatisiert und transformiert. Förderbänder, Roboter und andere Maschinen, die maschinelles Sehen beobachten, können protokollieren, was sie sehen, und diese Daten mit den Menschen, Prozessen und anderen Geräten und Werkzeugen teilen, die für einen sicheren und effizienten Betrieb erforderlich sind.

Das Anwendungsspektrum und der Wert, den die maschinelle Bildverarbeitung Unternehmen bietet, treibt die Akzeptanz voran. Grand View-Forschung prognostiziert, dass der Markt, der 2020 auf $12,29 Milliarden geschätzt wird, bis 2028 mit einer CAGR von 6,9 Prozent wachsen wird.

Neue Implementierungen zeigen auch, dass Unternehmen auch Vorteile darin sehen, künstliche Intelligenz (KI) mit CV zu kombinieren, um KI-Bildverarbeitungssysteme zu schaffen, die nicht nur klassifizieren, was sie sehen, sondern die mit der Zeit auch intelligenter werden und sogar Entscheidungen treffen können, sodass einmal manuelle Arbeitsabläufe oder Eingriffe entfallen automatisiert werden kann.

Wie KI Machine Vision funktioniert

Damit ein Bildverarbeitungssystem sehen kann, muss die Technologie so konzipiert sein, dass sie vier grundlegende Schritte durchläuft:

  • Erfassung (Datenerfassung)

Bildverarbeitungssysteme sammeln Daten von Sensoren, Kameras oder anderen Geräten und erstellen eine digitale Ausgabe dessen, was sie in der physischen Welt sehen. Daten können granulare Details wie Farbe, Helligkeit, Intensität und Lichtstreuung enthalten, die intelligenten Systemen helfen, zu verstehen, was sie unter allen Bedingungen sehen.

  • Vorverarbeitung

Der nächste Schritt besteht darin, Daten aus Bildern oder Videos so umzuwandeln, dass sie verarbeitet werden können. Dieser Schritt umfasst das Ändern von Daten in ein digitales Format, kann aber auch das Ändern von Merkmalen des Bildes umfassen, z. B. das Entfernen von Rauschen, das Ändern des Bildmaßstabs oder das Extrahieren bestimmter Merkmale wie Linien, Kanten, Punkte oder Texturen. 

  • wird bearbeitet

Sobald die Daten richtig formatiert sind, identifiziert das intelligente System Muster, wie z. B. Objekte in einem Bild oder Video, Bewegung von Bild zu Bild oder Details einer Szene. Das System klassifiziert diese Muster und Details und verfolgt sie, wenn sich Prozesse wiederholen. Entwickler können KI-Bildverarbeitungssysteme bauen, die Artikel zählen, die Position und Ausrichtung von Teilen in einer Baugruppe bestätigen, Artikel messen und vieles mehr.

  • Akt (Nachbearbeitung)

Schließlich können KI-Bildverarbeitungssysteme verarbeitete Daten verwenden, um Entscheidungen zu treffen oder Maßnahmen zu ergreifen. Beispielsweise kann das System bestimmen, dass mehr Verarbeitung erforderlich ist. Oder es könnte eine Reaktion auslösen, z. B. das Anhalten eines autonomen Fahrzeugs, wenn ein Mitarbeiter in seinen Weg tritt, oder das Anhalten eines Förderbands, wenn ein falsch montiertes Teil Schäden verursachen könnte, wenn es in die nächste Produktionsphase vorgerückt wird.

Typischerweise liefern KI-Bildverarbeitungssysteme den größten Wert, wenn sie Teil eines ganzheitlichen Systems sind und nicht unabhängig voneinander arbeiten. Die Erkenntnisse aus der Analyse von KI-Bildverarbeitungsdaten können mehr profitieren als das Fördersystem oder das autonome Fahrzeug. Daten aus diesen Systemen können auch Entscheidungen in Produktion, Bestand, Einkauf und anderen Bereichen eines Unternehmens treffen – solange es eine Möglichkeit gibt, Daten mit ihnen zu teilen. Daher ist es am vorteilhaftesten, eine herstellerunabhängige Lösung zu verwenden, die die Lücke zwischen Informationstechnologie und Betriebstechnologie (IT/OT) sicher und effizient überbrückt.

Wo Bildverarbeitung Mehrwert liefert

Obwohl die KI-Bildverarbeitung noch lange nicht den Sättigungspunkt in der Fertigung erreicht hat, gibt es einige allgemein akzeptierte Anwendungsfälle. Eine der am weitesten verbreiteten ist die Objekterkennung. KI-Bildverarbeitung kann Objekte in einem Bild oder Video lokalisieren und sie organisieren oder klassifizieren. Unternehmen können ein System zur Objekterkennung verwenden, um Kisten zu identifizieren und zu verfolgen, wo sie sich in einem Logistikzentrum befinden, oder Sicherheitsanforderungen durchsetzen, indem sie erkennen, ob Personen Schutzhelme oder andere Schutzausrüstung in gefährlichen Bereichen tragen. KI-Systeme können die von diesen Systemen gesammelten Daten verwenden, um Mitarbeiter oder Manager auf dem Boden zu warnen, dass ein Paket verlegt wurde, oder ihnen den Zutritt zu einem Gefahrenbereich zu verweigern, wenn sie keine Sicherheitsausrüstung tragen.

Weitere Machine-Vision-Fälle umfassen:

  • Selbstfahrende Fahrzeuge

Kameras, die eine 360-Grad-Rundumsicht um ein autonomes Fahrzeug bieten, erfassen die Daten, die es benötigt, um auf einer Fahrspur zu bleiben, Objekte auf seinem Weg zu erkennen und Verkehrszeichen und -signale zu verstehen. Dann verwendet KI die Daten, damit das Fahrzeug schnell auf diese Daten reagieren kann.

  • Robotik

Bildverarbeitungssysteme geben Robotern Augen, mit denen sie Entfernungen schätzen, Barcodes oder Texte per optischer Zeichenerkennung (OCR) lesen und Objekte erkennen können.

  • Automatisierte Inspektion von Massenware

Die Automatisierung von QA/QC-Prozessen mit KI-Bildverarbeitung kann die Genauigkeit – und letztendlich die Qualität – mit Systemen erhöhen, die im Gegensatz zu den meisten menschlichen Inspektoren am Ende einer Schicht genauso genau und konsistent arbeiten wie zu Beginn. Darüber hinaus kann die automatisierte Inspektion selbst kleinste Details schnell und effizient prüfen und Inspektoren von sich wiederholenden Aufgaben befreien, damit sie sich auf die Ursachenanalyse oder andere höherwertige Aufgaben konzentrieren können.

  • Bewegungsverfolgung von Objekten und Personen

KI-Bildverarbeitung kann auch Objekte verfolgen, während sie sich durch einen Prozess bewegen, oder Personen, die sich durch einen Bereich bewegen, und Mitarbeiter auf potenzielle Engpässe oder unsichere Situationen aufmerksam machen.

Wie Edge Computing Machine Vision unterstützt

In den meisten Anwendungsfällen der KI-Bildverarbeitung sind Echtzeitdaten unerlässlich. Wenn das System beispielsweise darauf ausgelegt ist, eine Tür zu verriegeln, wenn eine Gefahr erkannt wird, oder die Produktion zu stoppen, wenn ein Geräteschaden unmittelbar bevorsteht, ist selbst die kleinste Latenzzeit, die das Senden von Daten an die Cloud verursachen würde, inakzeptabel.

Edge Computing bringt die Bild- oder Videoverarbeitung nahe an die Datenquelle, sodass die KI die Daten sofort nutzen kann. Die Verarbeitung am Rand zu halten, löst auch Bandbreitenprobleme, die auftreten können, wenn große Datenmengen in die Cloud übertragen werden. Darüber hinaus können Datenschutz- und Compliance-Probleme überwunden werden, da Sie die Datenmenge begrenzen können, die außerhalb Ihres Netzwerks übertragen wird.

Auch wenn die Datenverarbeitung am Rand stattfinden kann, möchten Sie dennoch die Vorteile der gemeinsamen Nutzung von Daten aus der KI-Bildverarbeitung mit Ihrem Kernsystem nutzen. ADLINK bietet eine ganze Reihe von Lösungen an, darunter:

  • Die KI-fähige Bildverarbeitungslösungen von ADLINK Dazu gehören die All-in-One-Smart-Kamera für eine einfache und flexible Bereitstellung und ein Mehrkanal-KI-Vision-System, um alle Arten von Anwendungsszenarien zu erfüllen.
  • Die ADLINK EVA (Edge Vision Analytics) Software-Entwicklungskit bietet Mehrwerte für die KI-fähige Vision, indem es eine No-Code/Low-Code-Umgebung, gebrauchsfertige Referenzcodes und Plugins sowie die Kompatibilität heterogener Hardware anbietet, was es Benutzern erleichtert, die KI-Vision-Anwendung zu entwickeln.
  • Die ADLINK-Bildverarbeitung bietet ein vollständiges Produktspektrum, das fast alle gängigen Bildschnittstellen von Analog, HDMI bis USB3 Vision abdeckt. Mit nachgewiesenem Kundenerfolg haben ADLINK-Bildverarbeitungsprodukte weltweit mehr als 500.000 Kameraeinheiten verbunden.
  • Die ADLINK Edge-Plattform ist eine einfach zu implementierende, anbieterunabhängige Lösung, mit der Sie Machine Vision als Teil eines effizienten, vollständigen IT-Ökosystems bereitstellen können.
  • Der ADLINK Data River läuft über das gesamte Netzwerk, damit Daten durch dieses skalierbare System fließen können, wann und wo sie benötigt werden.

Bildverarbeitungstechnologie kann Ihrem Betrieb Vorteile bieten, darunter größere Genauigkeit, Qualitätskontrolle, Effizienz und die Möglichkeit für menschliche Mitarbeiter, sich auf hochwertige Aufgaben zu konzentrieren. Um Ihre Vision von einem wettbewerbsfähigeren und rentableren Betrieb durch Bildverarbeitungslösungen Wirklichkeit werden zu lassen, besuchen Sie unsere Intelligente Fertigung und der KI-Machine-Vision-Geräte Seiten, um mehr zu erfahren.

Kevin Hsu
Kevin Hsu

Manager, ADLINK IoT-Lösungen und -Technologie, Produktmanagementabteilung von Edge Vision

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