Eine intelligente Automatisierung des laufenden Betriebs ist in vielerlei Hinsicht von Vorteil. Bei der Umwandlung von Bildern in digitale Daten, damit Computer die Daten analysieren können, nimmt die intelligente, automatisierte Bildverarbeitung eine Schlüsselrolle ein. Machine Vision (MV) ist ein wachsender Markt, da MV die Unternehmen dabei unterstützt, die Effizienz zu verbessern, um in einem mittlerweile sehr volatilen Umfeld nicht nur zu überleben, sondern erfolgreich zu sein. Während sogenannte blinde Roboter bestimmte vorprogrammierte Aufgaben ausführen können, eröffnet MV den Unternehmen eine ganz neue Ebene der Flexibilität und stößt die Tür zu neuen und unschätzbaren Automatisierungsaufgaben weit auf. Kein Wunder daher, dass diverse Untersuchungen zu dem Schluss kommen, dass der Markt für Machine Vision im Jahr 2026 auf voraussichtlich 15,5 Milliarden US-Dollar wachsen wird.
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Was ist Machine Vision?
Machine Vision ist eine Technologie, die Informationen aus visuellen Formaten wie Bildern, Dokumenten, Computerbildschirmen und Videos verarbeiten kann. Sie zielt darauf ab, Computer dazu zu bringen, aus digitalen Bildern und/oder Videos ein umfassendes Verständnis zu gewinnen und ein menschliches visuelles System zu automatisieren.
Im Verbund mit KI & Co.
MV ist deshalb so wertvoll in der Automatisierung, weil sie Dokumente, Bilder und Videos schnell und effizient in großen Mengen und mit hoher Geschwindigkeit erfassen und analysieren kann, die weit über menschliche Möglichkeiten hinausgehen. Um die Wirkung der Automatisierung auf den Geschäftsbetrieb umfänglich ausnutzen zu können, bedient sich MV anderer Technologien wie Natural Language Processing (NLP), Robotic Process Automation (RPA), Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML). Die maschinelle Bildverarbeitung ist quasi das Auge der Automatisierung, während KI und ML das Gehirn sind und RPA die helfende Hand ist, die für die Ausführung der Arbeit erforderlich ist, und das Rückgrat der Automatisierung bildet.
Wie funktioniert MV?
MV dient der Bildaufnahme und -analyse, der Erkennung eines Objekts oder von Objekten innerhalb einer Objektgruppe. Dabei beleuchtet das Licht einer Quelle das Objekt und ein optisches Bild wird von Bildsensoren erzeugt. Bei der Bilderfassung wird ein Fotodetektor verwendet, um ein optisches Bild zu erzeugen, das in ein digitales Bild umgewandelt werden kann. Dieser Prozess umfasst die Bildaufnahme, die Darstellung der Bilddaten und die Digitalisierung. Die Bildverarbeitung ist ein Prozess, bei dem die Pixelwerte eines digitalen Bildes verändert und Werte eines digitalen Bildes modifiziert und aufbereitet werden, um eine geeignetere Form für nachfolgende Operationen zu erhalten.
Ohne MV sind digitale Mitarbeiter blind
Zum Einsatz bei der MV kommen eine oder mehrere digitale oder analoge Kameras (schwarz-weiß oder farbig) mit optischen Linsen, eine Kameraschnittstelle zur Digitalisierung des Bildes (der so genannte Framegrabber), ein Prozessor (in der Regel ein PC oder ein eingebetteter Prozessor wie z. B. DSP), ein Eingabe/Ausgabe-Gerät oder eine Kommunikationsverbindung (z. B. RS-232) zur Übermittlung der Ergebnisse. Im Produktionsumfeld nimmt eine Kamera die Bilder von Objekten in ihrer Umgebung auf. Ein Framegrabber, ein Digitalisierungsgerät, wandelt das Bild in digitale Daten um, damit die Daten nach vorgegebenen Kriterien analysiert werden können, z. B. auf Qualität, Mängel, Echtheit und Ähnlichkeit mit anderen Produkten, um die nächste Aktion oder einen Entscheidungsprozess einzuleiten. Generell kann man sich die Automatisierungen als „digitale Mitarbeiter“ vorstellen, die die Arbeit erledigen, dies aber ohne MV blind tun.
Welche Bedeutung hat intelligente Automatisierung für die Bildverarbeitung?
Der Wert von MV besteht darin, dass sie menschenähnliche Fähigkeiten implementiert, indem sie ihre Umgebung sieht und wahrnimmt. Durch die Einbindung von KI lernt das System zu denken und zu verstehen, wenn es seine Umgebung beobachtet. Durch die Kombination von KI mit Bildverarbeitungstechnologie werden Unternehmenssysteme mit Entscheidungskompetenz ausgestattet. Die intelligente Automatisierung macht Bildverarbeitungssysteme lernfähig. Eine an ein MV-System angeschlossene Kamera lernt, Bilder selektiv aufzunehmen, indem sie bewertet, was relevant ist und was nicht. Es kann bestimmte Merkmale von Produkten unterscheiden und sie in bestimmte Gruppen einteilen. Die Kombination mit KI ermöglicht es MV, aus früheren Erfahrungen zu lernen und die Wiederholung früherer Fehler zu vermeiden. MV lernt, Form und Eigenschaften eines ihr präsentierten Produktes zu erkennen, das Produkt der Form nach zu klassifizieren und diejenigen zu identifizieren, die nicht der Norm entsprechen. Die Kombination mit KI macht MV effizienter, da sie Redundanzen reduziert und die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erhöht wird.
Machine Vision ist ein integraler Bestandteil, um die Auswirkungen fortschrittlicher Automatisierungstechnologien auf den Geschäftsbetrieb zu maximieren und den Weg für erweiterte Fähigkeiten im Automatisierungsbereich zu ebnen. Selbstfahrende Autos sind ein Beispiel für die ungeheuren Fähigkeiten von MV in der Zukunft. Derzeit hilft die maschinelle Bildverarbeitung den Unternehmen dabei, erfolgreich in einer sich entwickelnden Technologielandschaft zu navigieren, Kosten zu senken und die Effizienz zu steigern.
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Anwendungsfelder
Machine Vision-Technologie wird vielfach innerhalb von Automatisierungs- und Produktionslinien eingesetzt. Die Verwendung von Bildverarbeitungssystemen ermöglicht es einem System, die menschliche Beteiligung an einer Vielzahl von Prozessen zu reduzieren. Im industriellen Bereich verbessert MV aufgrund der Reduzierung menschlicher Fehler die Produktqualität und kann Qualitätsprüfungen aller Produkte sicherstellen.
Typische Anwendungsfelder in der Industrie
Objekterkennung
Durch den Einsatz von MV liefern auf der Maschinenseite Komponentenentwicklungen deutlich verbesserte Rohstoffe, wie z. B. eine umfangreichere Auswahl an Kameras, die zur Entwicklung bestimmter Bilderfassungslösungen verwendet werden, neue Objektive oder komplizierte Robotik.
Messung
MV wird in Mess-Apps verwendet, um die genauen Abmessungen von Gegenständen zu bestimmen, und zwar durch das Auffinden bestimmter Punkte auf einem Foto und das Erhalten geometrischer Maße daraus.
Fehlererkennung
MV in Verbindung mit Fehlererkennungssoftware erkennt Oberflächenfehler, Dellen und Kratzer auf der Oberfläche eines Produkts. Fehlererkennungs-Apps müssen rigoros objektiviert werden, um akzeptable von nicht tolerierbaren Fehlern zu unterscheiden. Die auf Künstlicher Intelligenz basierende maschinelle Bildverarbeitung eignet sich hervorragend für diese Anwendungen, da Instanzen statt „Regeln“ das System trainieren.
MV ermöglicht den Unternehmen, ihre Produkte effektiver zu überwachen. Sie identifiziert alle Mängel an Produkten vor deren Vertrieb. Das Unternehmen behebt diese Probleme und vermeidet die zusätzlichen Kosten, die mit der Produktrückgabe durch den Endverbraucher verbunden sind. Außerdem reduziert MV die manuelle Überwachung, die für Unternehmen zeitaufwendig und kostspielig ist.
Druckfehlererkennung
Zweck der Druckfehlererkennung ist es, Druckanomalien wie falsche Farbtöne oder fehlende oder fehlerhafte Druckstellen zu lokalisieren.
Identifizierung
Bei der Identifizierung wird ein Teil oder Produkt identifiziert, um es während des gesamten Herstellungs- oder Logistikprozesses zu verfolgen, um sicherzustellen, dass der richtige Artikel hergestellt wird. Das Lesen von Zeichen (OCR) oder Barcodes kann zur Identifizierung von Objekten verwendet werden.
Automatisierte Dokumentenverarbeitung
Eine der häufigsten Anwendungen von Machine Vision in der Automatisierung im nicht industriellen Umfeld ist die Dokumentenverarbeitung. MV in Kombination mit ML sind die Wirkstoffe der sogenannten intelligenten Dokumentenverarbeitung, die Dokumente automatisch verarbeitet und klassifiziert, gedruckte oder handschriftliche Daten extrahiert und den Inhalt anschließend für die automatisierte Weiterverarbeitung entschlüsselt. Diese Technologie ist mittlerweile so leistungsfähig, dass sie Handschriften besser lesen kann, als es Menschen können. ML und KI-Technologien können die durch MV extrahierten Dateneingaben so filtern, dass eine Geschwindigkeit, Genauigkeit und Organisation der Verarbeitung erreicht wird, die für die Nutzung von Automatisierungstechnologien erforderlich ist. Die Einsatzmöglichkeiten von MV in der Automatisierung beschränken sich jedoch nicht nur auf die Dokumentenverarbeitung. Videobasierte Gesichtserkennung in Sicherheitsprozessen, kassenlose Supermärkte und die Remote-Geräteidentifikation über Drohnen für die Bestandsverwaltung sind Beispiele dafür, wie MV in der Automatisierung eingesetzt werden kann.
Automatisierte Zweitmeinung in der Medizin
MV ist in Kombination mit anderen Technologien beispielsweise auch in der Lage, Aufzeichnungen des zu automatisierenden Prozesses zu verwenden, um den Prozess von Anfang bis Ende zu erfassen und den Input für die Automatisierung eines Großteils der Arbeit zu liefern, die zum Programmieren der Bots erforderlich ist. MV und KI werden auch zur Qualitätssicherung von manuellen Prozessen eingesetzt. Bei Finanzdienstleistungen wird MV zur Überwachung von Prozessen genutzt, um die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen. Im Gesundheitswesen werden zunehmend automatisierte, KI-basierte Zweitmeinungen zur radiologischen Diagnose von Röntgenbildern eingesetzt, da sie genauer sind als eine menschliche Zweitmeinung und zudem Zeit und Kosten für die Bearbeitung von Zweitmeinungen reduziert werden. MV wird auch bei chirurgischen Eingriffen eingesetzt, um die medizinische Bildgebung für die präoperative Planung zu verbessern. Die Bilder stellen sicher, dass Chirurgen kleine Details erkennen, die ihre diagnostischen Verfahren und die Prognose der Erkrankung beeinflussen könnten. Hier verwenden MV-Systeme dreidimensionale hochauflösende Endoskope, um chirurgische Schnitte mit Präzision vorzunehmen.
Effiziente Warenkontrolle
MV macht den Sortierprozess sowohl für Waren vor Ort als auch für Online-Waren effizient. Ihre Anwendung stellt sicher, dass Unternehmen keine unnötigen finanziellen Verluste erleiden. Auch in der Bestandskontrolle- und verwaltung leistet MV wertvolle Dienste, da ein MV-System Strichcodes auf Produkten lesen kann, wodurch der Prozess der Dateneingabe in einen Computer, z. B. während eines Einkaufsprozesses, reduziert wird. Im E-Commerce ermöglicht MV die Online-Suche nach Produkten anhand von Bildern.
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Fazit
Die Zukunft der Arbeit ist agil und intelligente Automatisierung ist der Schlüssel dafür, um das volle Potenzial der Bildverarbeitung und der Automatisierung auszuschöpfen. Machine Vision erkennt Objektmerkmale in der Umgebung. Ohne intelligente Automatisierung ist sie jedoch anfällig für Wiederholungsfehler. Intelligente Automatisierung sorgt dafür, dass MV-Systeme aus ihren früheren Fehlern lernen und sich weiter verbessern. Die Kombination aus intelligenter Automatisierung und Machine Vision ist ein wichtiger Innovationsfaktor für beispielsweise das autonome Fahren und unverzichtbar, um Herstellungs- und Vertriebsprozesse in Organisationen effizienter zu gestalten. Denn durch MV können Verluste durch illegale und gefälschte Produkte vermieden werden. MV leistet auch einen Beitrag, um den vielfach durch den Fachkräftemangel stotternden Wachstumsmotor der Unternehmen wieder rund laufen zu lassen. Intelligent automatisierte maschinelle Bildverarbeitungstechnologien erweitern nämlich die Fähigkeiten, die Effizienz und die Produktivität der Mitarbeiter eines Unternehmens.
