Was ist Computer Vision und wie wird es heute in der Wirtschaft eingesetzt?

Dieser Artikel wurde ursprünglich auf der Website von Bernard Marr veröffentlicht. Bernard Marr wird unser Gastredner in unserem exklusiven Executive-Webinar zum Thema "How to unlock the advantage of AI to transform your organization with automation and actionable insights" am 14. Juni sein. Klicken Sie hier , um mehr zu erfahren und registrieren Sie sich, um eine Einladung zum Online-Webinar zu erhalten.

Was ist Computer Vision und wie wird es heute in der Wirtschaft eingesetzt?

Eine der einfachsten Möglichkeiten, ein Bildverarbeitungssystem zu verstehen, besteht darin, es als die "Augen" einer Maschine zu betrachten. Das System verwendet einen digitalen Eingang, der von einer Kamera erfasst wird, um die Aktion zu bestimmen. Unternehmen nutzen Bildverarbeitungssysteme auf vielfältige Weise, um Qualität, Effizienz und Betrieb zu verbessern.

Wie funktionieren Bildverarbeitungssysteme?

Einige Produktionsstätten haben seit den 1950er Jahren Bildverarbeitungssysteme eingesetzt, aber es war in den 1980er bis 1990er Jahren, als die Dinge wirklich zu expandieren begannen. Unabhängig von einer industriellen oder nicht-industriellen Anwendung arbeitet eine Kombination aus Software und Hardware zusammen, um Bildverarbeitungssysteme zu ermöglichen. Hier sind die typischen Komponenten, die beteiligt sind:

• Sensoren
• Framegrabber
• Kameras (digital oder analog)
• Beleuchtung ausreichend für Kameras, um qualitativ hochwertige Bilder aufzunehmen
• Software und Computer, die in der Lage sind, Bilder zu analysieren
• Algorithmen, die Muster identifizieren können; Wichtig in einigen Anwendungsfällen
• Ausgabe wie ein Bildschirm oder mechanische Komponenten

Schauen wir uns an, wie diese Komponenten zusammenarbeiten, wenn die industrielle Bildverarbeitung zur Inspektion eines Produkts in einem Fertigungsbetrieb verwendet wird, ein sehr häufiges Beispiel für ein Bildverarbeitungssystem in der Praxis.

Der Prozess beginnt, wenn ein Sensor das Vorhandensein eines Produkts erkennt. Der Sensor löst dann eine Lichtquelle aus, um den Bereich zu beleuchten, und eine Kamera, um ein Bild des Produkts oder einer Komponente des Produkts aufzunehmen. Der Framegrabber (ein Digitalisierungsgerät) übersetzt das Bild der Kamera in einen digitalen Ausgang. Die digitale Datei wird auf einem Computer gespeichert, damit sie von der Systemsoftware analysiert werden kann. Die Software vergleicht die Datei mit einer Reihe von vorgegebenen Kriterien, um Fehler zu identifizieren. Wenn ein Defekt festgestellt wird, besteht das Produkt die Inspektion nicht.

Was ist der Unterschied zwischen Machine Vision und Computer Vision?

Computer Vision und Machine Vision sind überlappende Technologien. Ein Bildverarbeitungssystem erfordert einen Computer und eine spezielle Software, während Computer Vision nicht in eine Maschine integriert werden muss.  Computer Vision kann beispielsweise digitale Online-Bilder oder -Videos sowie "Bilder" von Bewegungsmeldern, Infrarotsensoren oder anderen Quellen analysieren, nicht nur ein Foto oder Video. Industrielle Bildverarbeitung ist eine Unterkategorie der Computer Vision.

Wie wird die industrielle Bildverarbeitung in der Wirtschaft eingesetzt?

Neben der Verwendung von Bildverarbeitung für Qualitätskontrollzwecke hilft es Unternehmen heute in vielerlei Hinsicht bei der Identifizierung, Inspektion, Anleitung und mehr. Hier ein paar Beispiele:

Korrektur von Defekten in der Produktionslinie: Neben der Verwendung von Bildverarbeitung zur Identifizierung fehlerhafter Produkte kann die industrielle Bildverarbeitung dazu beitragen, festzustellen, wo die Probleme in eine Produktionslinie eingeführt werden, damit Korrekturmaßnahmen ergriffen werden können.

Landwirtschaft: Maschinelles Sehen wird von Erntemaschinen verwendet, um die Position von Trauben an der Rebe zu erkennen, so dass Roboter-Erntemaschinen die Trauben pflücken können, ohne Trauben zu zerstören. Industrielle Bildverarbeitung wird auch als Teil von Landmaschinen eingesetzt, um Nutzpflanzen zu überwachen und Krankheiten an Pflanzen zu erkennen.

Bestandskontrolle und -verwaltung: Industrielle Bildverarbeitung ist beim Lesen von Barcodes und Etiketten auf Komponenten und Produkten unerlässlich. Dies hat wichtige Anwendungen für die Bestandskontrolle, aber auch im Herstellungsprozess, um sicherzustellen, dass die richtigen Komponenten hinzugefügt werden, wenn sich Produkte in einer Montagelinie bewegen. Industrielle Bildverarbeitung ist entscheidend für die Kommissionierung von Lagern durch Roboter.

Produktverfolgung und Rückverfolgbarkeit: In stark regulierten Branchen wie der Pharmaindustrie ist es wichtig, Inhaltsstoffe, Produktseriennummern und Verfallsdaten verfolgen zu können, was die industrielle Bildverarbeitung außerordentlich erleichtert.

Messungen und Kalibrierung: Ob es darum geht, den Spalt in einer Zündkerze zu messen, um sicherzustellen, dass sie den Spezifikationen entspricht, oder ein Messgerät zu identifizieren, das kalibriert werden muss, die industrielle Bildverarbeitung automatisiert und macht den Prozess sehr effizient.

Sicherheit: Ob auf einer Baustelle mit schwerem Gerät oder der Verfolgung von Lebensmittelvorräten, die industrielle Bildverarbeitung kann die Sicherheit mit großer Effizienz verbessern.

Da die Technologie immer ausgefeilter wird, werden die Anwendungsfälle für die industrielle Bildverarbeitung weiter zunehmen.

Inspire Webinar: Nutzen Sie den Vorteil von KI, um Ihr Unternehmen mit Automatisierung und umsetzbaren Erkenntnissen zu transformieren

Registrieren Sie sich jetzt, um am exklusiven AMCS-Executive-Webinar zum Thema "Wie Sie den Vorteil der KI nutzen, um Ihr Unternehmen mit Automatisierung und umsetzbaren Erkenntnissen zu transformieren" mit Gastredner Bernard Marr am 14. Juni teilzunehmen.  Klicken Sie hier, um mehr zu erfahren und sich zu registrieren, um eine Einladung zu erhalten.

AMCS Vision KI

AMCS Vision AI ist unsere auf künstlicher Intelligenz basierende Computer-Vision-Lösung, die entwickelt wurde, um Bilder von Ressourcenströmen und Serviceereignissen zu digitalisieren, um den Bedienern automatisierte und kontinuierliche Einblicke zu bieten. Erfahren Sie hier mehr über diese innovative Lösung.