Maschinelles Sehen vs. Computersehen: Was ist der Unterschied?

Maschinelles Sehen und Computersehen sind zwei Konzepte, die leicht verwechselt werden können. Beide beziehen sich auf den Einsatz von Computertechnologie zur Verarbeitung und Analyse von Bildern, doch der Anwendungshintergrund und die Forschungsmethoden sind unterschiedlich.

Maschinelles Sehen findet hauptsächlich im Bereich der industriellen Automatisierung statt und dient dazu, das menschliche Auge bei der Messung und Beurteilung durch Bildsensoren zu ersetzen. Computersehen ist zwar eher akademischer Natur, vereint jedoch multidisziplinäres Wissen wie Bildverarbeitung, Geometrie und Mustererkennung und zielt darauf ab, Computer in die Lage zu versetzen, digitale Bilder zu verstehen und zu verarbeiten.

Im Kontext der Ära von Industrie 4.0 und künstlicher Intelligenz haben sich beide Bereiche rasant entwickelt und finden breite Anwendung in der Qualitätsprüfung, Roboternavigation, medizinischen Diagnose und vielen anderen Bereichen.

1. Was ist industrielle Bildverarbeitung? Wie funktioniert sie?

Maschinelles Sehen ist ein System, das mit einer professionellen Kamera Bilder einer bestimmten Umgebung erfasst. Es umfasst Technologien, Methoden, Software und Hardware zur Verarbeitung visueller Eingaben. Nach Erhalt eines spezifischen Bildes kann es für verschiedene Anwendungen wie visuelle Inspektion, Objekterkennung usw. eingesetzt werden.

Die wichtigste Konfiguration eines Bildverarbeitungssystems ist eine hochwertige Kamera, die Umgebungsbilder erfasst und spezifische Bildmerkmale verarbeitet. Im industriellen Anwendungsbereich kann der Bildverarbeitungsalgorithmus beispielsweise nach dem Training Standardprodukte der industriellen Fertigung erkennen und identifizieren. Die anschließend aufgenommenen Bilder werden mit den Standardproduktbildern verglichen, um Fehler zu erkennen.

Maschinelles Sehen wird hauptsächlich in der automatischen Inspektion, Prozesssteuerung und Roboternavigation eingesetzt. Es kann Produktabmessungen präzise messen, Defekte erkennen, Formen identifizieren und sogar Roboter bei der Durchführung heikler Aufgaben in komplexen Umgebungen anleiten.

2. Was ist Computer Vision? Wie funktioniert es?

Computer Vision ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz und wird hauptsächlich zur Verarbeitung und Analyse visueller Inhalte wie Bilder und Videos eingesetzt. Das Hauptziel von Computer Vision besteht darin, zu simulieren, wie Menschen die Welt „sehen“ und „verstehen“, und ein tiefes Verständnis und eine umfassende Analyse von Bildern und Videos zu erreichen.

Der Implementierungsprozess basiert auf der wiederholten Verarbeitung und Analyse visueller Eingaben, bis der Algorithmus lernt, Muster und Objekte zu erkennen. Er kann den gesamten Inhalt eines Bildes analysieren, beispielsweise das Bild einer Fabrikhalle. Computer Vision kann Geräte, Straßen, Personen und verschiedene Details scannen und identifizieren, diese Daten anschließend analysieren und auf den Bildtyp schließen.

Computer Vision wird in vielen Bereichen eingesetzt. In der medizinischen Bildanalyse kann Computer Vision Ärzten helfen, erkranktes Gewebe zu identifizieren; in intelligenten Transportsystemen kann sie zur Fahrzeugidentifikation und Fußgängererkennung eingesetzt werden, um die Verkehrssicherheit zu verbessern; im Einzelhandel kann Computer Vision Waren identifizieren und eine automatische Abrechnung durchführen.

4. Einführung in die Hauptunterschiede zwischen den beiden
5. Wie visuelle Eingaben verwendet werden

Dies ist einer der größten Unterschiede zwischen Machine Vision und Computer Vision. Machine Vision wird durch Algorithmen trainiert, um die wichtigsten Informationen im Bildinhalt zu finden, während Computer Vision einen erheblichen Teil der Bildverarbeitung erfordert und sogar umfassende Analysen durchführen kann.

2. Bewerbungsmethoden

Maschinelles Sehen wird häufig für automatisierte Aufgaben eingesetzt und funktioniert softwarebasiert durch die Festlegung strenger Parameter, die der Kamera genau sagen, wonach sie suchen soll. So kann beispielsweise ein Computer darauf trainiert werden, bestimmte Mängel an Produkten in einer Produktionslinie schnell zu erkennen und zu beseitigen.

Computer Vision verfügt nicht über diese Parameter. Auch wenn es ein Objekt sieht, das es noch nie zuvor gesehen hat, kann es dessen Typ erkennen und bestimmen. Ähnlich werden Computer-Vision-Algorithmen mit vielen Informationen gefüttert und darauf trainiert, eine Vielzahl von Objekten zu erkennen. Sie simulieren die Art und Weise, wie das menschliche Gehirn Bilder verarbeitet. Sie werden häufig für komplexere Aufgaben wie die Bildklassifizierung eingesetzt.

3. Visuelle Medien

Maschinelles Sehen kann nur von der Systemkamera aufgenommene Bilder verarbeiten, Computersehen kann jedoch Bilder aus vielen Quellen verarbeiten, darunter Bilder und Videos von Kameras, Wärmesensoren, Lidar, Bewegungsmeldern und Radaren.

4. Echtzeitleistung

Sowohl maschinelles Sehen als auch Computersehen basieren auf externen visuellen Eingaben. Maschinelles Sehen beschränkt sich jedoch auf die Verarbeitung von Bildern, die von der Systemkamera aufgenommen wurden, während Computersehen bereits vorhandene visuelle Medien verarbeiten kann. Wenn die Anwendung nur gespeicherte Medien und keine in Echtzeit aufgenommenen Bilder analysieren muss, benötigt das Computersehen-System keine Kameras.

5. Unabhängigkeit

Aufgrund der Notwendigkeit spezifischer Software können Bildverarbeitungssysteme nicht unabhängig voneinander arbeiten und müssen in größere Systeme integriert werden. In der Praxis werden Bildverarbeitungssysteme meist zusammen mit Computer Vision eingesetzt, während Computer Vision-Systeme auch unabhängig als Lösung eingesetzt werden können.

5. Grundfunktionen und Branchenanwendungen der industriellen Bildverarbeitung

Zu den grundlegenden Kernfunktionen der industriellen Bildverarbeitung gehören die Bildaufnahme, -verarbeitung, -analyse und die Entscheidungsfindung. Mithilfe dieser Schritte können Zielobjekte identifiziert, erkannt, gemessen und beurteilt werden, um eine automatisierte, intelligente Produktion zu ermöglichen. Hier sind einige gängige Anwendungen:

1. Qualitätssicherung

Maschinelles Sehen kann Aufgaben automatisch und schnell erledigen und wird üblicherweise zur Sichtprüfung in Produktionslinien eingesetzt. Mithilfe von Bildverarbeitungssystemen können Kameras Bilder von Produkten in der Produktionslinie erfassen und Produktionsanomalien erkennen, beispielsweise ob Produktverpackungen versiegelt sind oder Produktteile fehlen.

2. Objektsortierung

Bei Objekten gleichen Typs, aber unterschiedlicher Farbe, kann maschinelles Sehen zur Sortierung beitragen. Durch die Farberkennung von Objekten mittels Kameras können Objekte schnell und automatisch klassifiziert werden.

3. Codelesen und -erkennung

Das Bildverarbeitungssystem kann die Informationen auf Barcodes, QR-Codes oder RFID-Tags lesen, um den gesamten Prozess der Produkte von der Produktion bis zum Versand zu verfolgen, wodurch die Genauigkeit der Produktinformationen sichergestellt und die Logistikeffizienz verbessert werden kann.

4. Roboterführung

Mithilfe des Bildverarbeitungssystems können Roboter komplexe Betriebsaufgaben, wie beispielsweise präzise Montage, Schweißen oder Schneiden, die in der Automobilherstellung und der Luftfahrtindustrie üblich sind, genau lokalisieren und ausführen, wodurch die Arbeitseffizienz und -qualität verbessert wird.

5. Dimensionsmessung

Während des Herstellungsprozesses wird die Größe und Form von Produkten mithilfe von Bildverarbeitung präzise gemessen, um sicherzustellen, dass sie den Designspezifikationen entsprechen. Durch das hochpräzise Kamerasystem können Maßabweichungen des Produkts in Echtzeit überwacht und der Produktionsprozess rechtzeitig angepasst werden.

6. Empfehlung für Industriecomputer zur industriellen Bildverarbeitung

Produktmodell: SIN-2102L-BH610MC

Dies ist ein Desktop-Industriecomputer, der die Core-Prozessoren der 12./13. Generation unterstützt. Er kann mit einem i7-13700-Prozessor mit 12 Kernen und 24 Threads ausgestattet werden und bewältigt problemlos auch anspruchsvolle visuelle Aufgaben.

Es verfügt über 5 Intel Gigabit-Netzwerkanschlüsse, unterstützt POE und kann an Giga-Kameras angeschlossen werden; über 4 USB3.0-Schnittstellen können mehrere Hochgeschwindigkeitskameras angeschlossen werden, die eine umfassendere Perspektive und Informationen bieten und so die Erkennungsfähigkeiten und Anpassungsfähigkeit des Systems verbessern.

Produktmodell:SIN-610L-BH31CMA