Die maschinelle Bildverarbeitung ist ein wichtiger Schritt auf dem Weg zu einer vollständigen industriellen Automatisierung. Einfach ausgedrückt, ermöglicht sie es Maschinensystemen, ihre Umgebung wie Menschen zu "sehen". Indem wir es Robotern ermöglichen, physische Objekte durch Sehen wahrzunehmen, befähigen wir sie, autonome Aufgaben auszuführen. Seit den 1980er Jahren hat die maschinelle Bildverarbeitung moderne Fertigungsprozesse rasch verändert. Maschinen können nun wichtige Funktionen wie Produktprüfung, Messung, Positionierung und Sortierung übernehmen.
Definition der industriellen Bildverarbeitung
Die maschinelle Bildverarbeitung ist eine Kombination aus Bildgebungs- und automatischer Prüftechnik. Sie erfasst und verarbeitet Bilddaten in Echtzeit. Maschinen können dann Werkstücke analysieren, prüfen, messen und bearbeiten. Als Bildverarbeitungssystem enthält es mehrere bildgebende Komponenten. Bildverarbeitungssysteme enthalten optische Linsen, Beleuchtungssysteme, Kameras, Steuerungen und Software. Mit diesen Komponenten überwacht ein Bildverarbeitungssystem in der Regel kontinuierlich seine Umgebung. Die Automatisierung von Fließbändern und die robotergestützte Produktkontrolle haben die Industrie verändert.
Wie Machine Vision funktioniert
Ein Bildverarbeitungssystem besteht sowohl aus Hardware- als auch aus Softwarekomponenten. Sie kommen zusammen, um Bildmaterial zu verarbeiten. Maschinelles Sehen erfolgt nach dem folgenden Schema:
Das Bild einfangen
Das Bildverarbeitungssystem kann eine oder mehrere Digitalkameras oder Sensoren enthalten. Sie sind am beweglichen Arm, am Förderband oder an einer anderen Komponente angebracht. Die Kameras nehmen Bilder des Arbeitsbereichs aus verschiedenen Blickwinkeln auf.
Vorverarbeitung von Bildern
In dieser Phase wird das Rauschen entfernt, die Beleuchtung angepasst und die Verzerrung korrigiert. Das Rohbild kann eine Vielzahl von Unregelmäßigkeiten enthalten, was die Bildverarbeitung erschwert. Sie bereinigt das Bild und hebt interessante Merkmale hervor. Die Vorverarbeitung macht die Bildanalyse effizienter.
Extraktion von Attributen
Das vorverarbeitete Bild wird an die Bildverarbeitungssoftware weitergeleitet. Sie verwendet Algorithmen des maschinellen Lernens, um signifikante Merkmale zu extrahieren. Kanten, Ecken und Winkel werden identifiziert und kategorisiert. All dies wird durch Algorithmen zur Kantenerkennung und Segmentierung ermöglicht.
Erkennen von Mustern
Maschinelles Lernen funktioniert nach dem Prinzip der Mustererkennung. Das analysierte Bild wird auf der Grundlage von Millionen ähnlicher Trainingssätze beschriftet.
Einstufung und Bestätigung
ML-Algorithmen klassifizieren und bewerten Objekte auf der Grundlage von Trainingsdaten. Wenn es alle Tests besteht, wird es für die weitere Verarbeitung freigegeben. Stellt der Algorithmus einen Fehler fest, wird es zur Änderung zurückgeschickt oder verworfen.
Schlüsselkomponenten eines Bildverarbeitungssystems
Bildverarbeitungssysteme bestehen aus mehreren Schlüsselkomponenten. Jede Komponente erfüllt eine wichtige Aufgabe.
Beleuchtungswerkzeuge
Die Beleuchtung ist für Bildverarbeitungssysteme von großer Bedeutung, da hochwertige Bilder eine Beleuchtung erfordern. Die Hersteller geben die Wattzahl und die Lumen des Lichts an, die für die richtige Sättigung der Kamera erforderlich sind.
Optische Linse
Ein optisches Objektiv nimmt das Bild des Werkstücks auf. Sie überträgt das Bild als Licht auf den Kamerasensor.
Kamera-Sensor/ Erfassungskarte
Kamerasensoren nehmen das aufgenommene Bild in Form von Licht auf. Sie wandeln dieses Bild mit Hilfe von Halbleitern oder Ladungskopplungselementen in eine digitale Form um. Das physische Bild wird in eine digitale Form übersetzt, die durch Pixel dargestellt wird.
Prozessor
Das digitale Bild wird von einer Deep-Learning-Software analysiert. Dieser Schritt wird vom Prozessor übernommen. Der Prozessor bzw. der Computer extrahiert die wichtigsten Merkmale des Objekts aus dem Bild.
Kommunikation
Die Komponenten des Bildverarbeitungssystems interagieren über diesen Kanal miteinander. Die Kommunikationskomponente umfasst im Allgemeinen E/A-Signale, serielle Verbindungen und drahtlose Verbindungen.
Arten von Bildverarbeitungssystemen
2D-Bildverarbeitungssysteme
Wenn man von maschinellem Sehen hört, geht man oft davon aus, dass es sich um 3D-Vision handelt. 2D-Bildverarbeitungssysteme sind jedoch die am weitesten verbreiteten Werkzeuge für Inspektion und Mustererkennung. Die Software von 2D-Vision-Systemen analysiert Bilder in zwei Dimensionen. Eine der beliebtesten Anwendungen der 2D-Bildverarbeitung ist das Scannen von Barcodes und QR-Codes. 2D-Bildverarbeitungssysteme sind kostengünstig, dynamisch und einfach.
3D-Vision-Systeme
3D-Bildverarbeitungssysteme analysieren die Tiefe mit Hilfe mehrerer Sensoren. Sie interpretieren die erfassten Informationen als 3D-Punktwolke. Wiederkehrende Techniken: strukturiertes Licht, Stereosehen, Lasertriangulation und Time-of-Flight. Die 3D-Vision hat immense Anwendungsmöglichkeiten in der Robotik, der Oberflächenanalyse, der Automatisierung und der Produktinspektion.
Intelligente kamerabasierte Bildverarbeitungssysteme
Intelligente kamerabasierte Bildverarbeitungssysteme können Ihre grundlegenden Mess- und Prüfanforderungen erfüllen. Sie sind einfach, erschwinglich und leicht verfügbar. Intelligente Kamerasysteme bestehen im Allgemeinen aus einem optischen Objektiv mit fester Brennweite und einer Beleuchtung. Sie sind kompakt und lassen sich nahtlos in die bestehende Messinfrastruktur integrieren.
Kompakte Bildverarbeitungssysteme
Wie der Name schon sagt, sind kompakte Bildverarbeitungssysteme eine kleinere Version von PC-basierten Systemen. Sie enthalten eine grafische Verarbeitungseinheit, die zur Anzeige an ein peripheres Terminal weitergeleitet wird. Kompakte Bildverarbeitungssysteme sind ideal für leichtgewichtige Anwendungen und Szenarien. In diesen Fällen ist die Tragbarkeit der Schlüssel.
PC-gestützte Bildverarbeitungssysteme
Die meisten Bildverarbeitungssysteme verwenden einen Computer als zentralen Prozessor für alle Komponenten. Ein Industrie-PC ist für die Kommunikation mit den Peripheriegeräten zuständig. Er verarbeitet die Bilder und steuert die Automatisierung. PC-basierte Systeme sind zuverlässige Lösungen für Fabriken mit hohen Automatisierungs- und Leistungsanforderungen.
Multispektrale Bildgebung
Bildverarbeitungssysteme mit multispektraler Bildgebung können eine große Menge an Informationen erfassen. Sie gehen über die typischen RGB-Lichtmuster hinaus und erfassen auch Licht außerhalb des sichtbaren Spektrums. Wenn Sie Nah-Infrarot oder Ultraviolett analysieren müssen, ist dies eine hervorragende Lösung.
Hyperspektrale Bildgebung
Hyperspektrale Bildverarbeitungssysteme erfassen Wellenlängen in Hunderten von schmalen, benachbarten Bändern. Es handelt sich um eine erweiterte Version der multispektralen Bildgebung. Bildverarbeitungssysteme mit dieser Technologie können Materialeigenschaften und -merkmale erkennen.
Variable Vergrößerungslinsen
Hatten Sie schon einmal das Problem, dass Sie für Ihre Produkte verschiedene Vergrößerungsstufen benötigen? Objektive mit variabler Vergrößerung lösen genau dieses Problem. Durch die Bereitstellung veränderbarer Vergrößerungswerte können sie die Palette der zu analysierenden Produkte erweitern.
Maschinelles Sehen in der KI
Das Zusammenspiel von maschinellem Sehen und künstlicher Intelligenz hat industrielle Abläufe umgestaltet. Sie kennen wahrscheinlich die Anwendungen von Deep-Learning-Algorithmen in großen Sprachmodellen. Die künstliche Intelligenz bringt die Leistung neuronaler Netze in die industrielle Bildverarbeitung ein. Das bedeutet, dass Fabriken fortschrittliche Verarbeitungsprozesse vor Ort durchführen können. Mit der Entwicklung des Edge Computing können Bildverarbeitungssysteme vor Ort autonome Entscheidungen treffen. Die Erkennung toter Pixel ist eine Anwendung. Bildverarbeitungssysteme können auch Schweißfehler erkennen. Eine weitere verarbeitungsintensive Anwendung ist die Gewebeanalyse.
Maschinelles Sehen in der Robotik
Pick-and-Place-Roboter und automatisierte Leistungsarme sind heute wesentliche Bestandteile moderner Fabriken. Die Automatisierung von Fließbändern wäre ohne maschinelles Sehen nicht möglich. Sie verdeutlicht die Bedeutung von Bildverarbeitungssystemen in der Robotik. Intelligente Bildverarbeitungsroboter können Aufgaben übernehmen, die normalerweise von menschlichen Arbeitern erledigt werden. Das bedeutet weniger menschlichen Einsatz, weniger Verletzungsgefahr und weniger Ineffizienz. Roboter können Formen sortieren, Defekte erkennen und das Inventar selbständig verwalten. Dank der maschinellen Bildverarbeitung wird die Produktivität in den Fabriken auf ein neues Niveau gehoben.
Anwendungen der industriellen Bildverarbeitung
Qualitätskontrolle
Das Aufspüren von Herstellungsfehlern bei Elektronik-, Automobil- und Pharmaprodukten ist ein zeitaufwändiger Prozess. In der Vergangenheit haben die Unternehmen Millionen von Dollar in die Bezahlung von Mitarbeitern für die Produktprüfung investiert. Mit automatisierten Montagelinien und Robotern konnten die Kosten gesenkt werden. Andererseits ist die Produktivität in die Höhe geschnellt. Die Inspektionssysteme werden durch maschinelles Sehen unterstützt. Sie eignen sich hervorragend für Pass/Fail-Kontrollen, Messungen und Rückverfolgung. Sie ermöglichen einen unterbrechungsfreien Betrieb von Montagelinien.
Messung
2D- und 3D-Bildverarbeitungssysteme messen die Abmessungen von Objekten genau, und zwar fast augenblicklich. Dadurch konnten die Arbeitsabläufe in den Fabriken rationalisiert werden. In vielen Fällen bedeutet dies, dass Werkstätten ganze Messstationen abschaffen können!
Automatisierung
Einer der großen Vorteile der industriellen Bildverarbeitung ist die Möglichkeit der Automatisierung. Sie können sich wiederholende Aufgaben wie Montage und Inspektion übernehmen. Diese Aufgaben kosteten früher Zeit und Mühe. Jetzt können sie problemlos von intelligenten Robotern erledigt werden. Dies steigert nicht nur die Produktivität, sondern entlastet auch menschliche Arbeitskräfte für wertvolle Entscheidungsaufgaben.
Anerkennungen
Maschinelles Sehen vereinfacht die Produktidentifizierung erheblich. Die Industrie nutzt Edge Computing und Cloud-Datenbanken. Ein 2D-Bildverarbeitungssystem kann einen einfachen Barcode scannen, um Produktdetails zu erkennen. Mithilfe von Technologien wie OCR können Bildverarbeitungssysteme Produktdetails auf der Verpackung lesen. Darüber hinaus können Bildverarbeitungssysteme diese Aufgaben gleichzeitig für mehrere Werkstücke durchführen.
Aufkommende Use-Cases
Aufgrund des immensen Nutzens, den Bildverarbeitungssysteme bieten, werden sie von immer mehr Branchen übernommen. In den letzten Jahren haben wir eine Verschiebung in kritischen Sektoren wie der Landwirtschaft, der Medizin und der Automobilindustrie beobachtet. Die maschinelle Bildverarbeitung bildet das Rückgrat von automatisierten Bewässerungs-, Ernte- und Inspektionssystemen. Medizinroboter verlassen sich bei operativen und chirurgischen Aufgaben auf die maschinelle Bildverarbeitung. Das Aufkommen von selbstfahrenden Autos ist eine weitere wichtige Anwendung der maschinellen Bildverarbeitung.
Vorteile der industriellen Bildverarbeitung
In der sich rasant entwickelnden Industrielandschaft ist die maschinelle Bildverarbeitung ein entscheidender Faktor für den Fortschritt. Sie kommt den Herstellern zugute, indem sie die Produktqualität, die Produktivität und die Effizienz der Anlagen verbessert. Durch die Einführung der Hochgeschwindigkeitsverfolgung wird die Lieferkette umgestaltet. Überall, wo sie eingesetzt wird, reduziert sie Verschwendung, überwindet Arbeitskräftemangel und verbessert Prozesse. Durch die Verringerung der Abhängigkeit von manueller Arbeit wird nicht nur ein Mehrwert für das Leben der Menschen geschaffen, sondern auch die Sicherheit der Mitarbeiter verbessert.
Schlussfolgerung
Die industrielle Bildverarbeitung hat sich aus gutem Grund zu einer der wichtigsten Technologien in der Industrie entwickelt. Die immensen Vorteile, die sie bietet, lassen sich nur mit wenigen anderen Technologien vergleichen. Allerdings darf man nicht vergessen, dass sie kein Allheilmittel für schlechte Verwaltungspraktiken ist. Es ist notwendig, die Kernziele des Unternehmens im Auge zu behalten. Die Fabrikinfrastruktur und die Betriebsabläufe sind ebenso wichtig. Die industrielle Bildverarbeitung bringt all diese Komponenten eines guten Unternehmens zusammen. Sie bietet immense Vorteile, wenn sie auf die richtige Weise implementiert wird. Wenn Sie weitere Fragen zur industriellen Bildverarbeitung haben und wissen möchten, wie Sie sie in Ihrem Unternehmen einsetzen können, wenden Sie sich an unser professionelles Team.