Modernste intelligente Bildverarbeitung macht nicht nur die Implementierung und Nutzung von Bildverarbeitungs- und Barcode-Scansystemen einfacher als je zuvor, sondern verbessert auch die Qualitätskontrolle, optimiert den Material- und Energieverbrauch und erhöht die Rückverfolgbarkeit und Produktivität.

Ein Bildverarbeitungssystem kann eine Vielzahl von Anwendungen bewältigen: Es kann Fehler an Produkten erkennen, die Endmontage überprüfen, Teile zählen, Maße erfassen und vieles mehr. Im Gegensatz zu manuellen Prüfungen arbeitet Bildverarbeitung 24 Stunden am Tag mit gleichbleibender Leistung und bietet eine höhere Präzision und Geschwindigkeit.

Deep Learning für komplexe Anwendungen

Auf der Grundlage neuronaler Netze bringt Deep Learning Robotern und Maschinen bei, das zu tun, was für den Menschen selbstverständlich ist: aus Beispielen zu lernen. Die Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz werden immer vielfältiger, wie die Sprach-, Text- und Gesichtserkennung auf Basis von Deep-Learning-Technologien zeigt.

Deep Learning in der Bildverarbeitung ermöglicht es, Anomalien zu erkennen und gleichzeitig natürliche Abweichungen zu tolerieren. Lösungen, die diese Technologie nutzen, können ihre Leistung kontinuierlich verbessern, wenn sie mit Hilfe neuer Texte und Bilder dazulernen.

In manchen Fällen (z. B. bei der qualitativen Interpretation einer komplexen Szene) ist die menschliche Sicht zwar die beste Wahl, aber Deep Learning kann die Herausforderungen einer urteilsbasierten Inspektion effektiver bewältigen als ein menschlicher Prüfer oder die traditionelle industrielle Bildverarbeitung.

Verwendung von KI für kleinere Unternehmen

Während die erfolgreiche Umsetzung von Deep-Learning-basierten Bildverarbeitungsprojekten Planung, Wissen und spezielle Ressourcen erfordert, ist die KI-basierte Bildanalyse durch die neuere Entwicklung einer Technologie namens Edge Learning nun auch kleineren Unternehmen zugänglich. Edge Learning ist ein Unterbereich von Deep Learning, also der künstlichen Intelligenz, der es ermöglicht, Informationen direkt auf dem Gerät zu verarbeiten. Diese Technologie hat viele Vorteile.

Bildverarbeitungssysteme können unter anderem die Vollständigkeit von Waren in der Logistik, in der Pharmaindustrie, in der Elektronikfertigung, bei der Herstellung von Consumer Products oder Lebensmitteln sowie in vielen weiteren Bereichen überprüfen. © Cognex

Sie ist einfach in der Anwendung. Für die Einrichtung und Nutzung einer auf Edge Learning basierenden Bildverarbeitungslösung sind keine speziellen Kenntnisse über industrielle Bildverarbeitung oder künstliche Intelligenz erforderlich. Da die Algorithmen vortrainiert sind, benötigt Edge Learning weniger Zeit und nur fünf bis zehn Bilder, um zu lernen, wie man inakzeptable von akzeptablen Teilen unterscheidet.

Schlüssel zu Industrie 4.0

Die Rückverfolgbarkeit, die vor allem in der Lebensmittel- und Pharmaindustrie durch Vorschriften diktiert wird, gewinnt auch in anderen Sektoren zunehmend an Bedeutung. Sie ermöglicht es, ein Teil, ein Produkt oder eine Verpackung während des gesamten Lebenszyklus zu verfolgen, und ist somit eines der wichtigsten Themen in der gesamten Lieferkette.