Computer Vision (CV) und Machine Vision (MV) sind Formen der künstlichen Intelligenz, die visuelle Eingaben erfassen und interpretieren. Die Begriffe werden oft synonym verwendet. Verständlich, denn die Techniken überschneiden sich erheblich. Ein wichtiges gemeinsames Merkmal ist zum Beispiel die Bilderkennung.
Sowohl bei CV als auch bei MV verwendet das System Bilder, um zu analysieren und sicherzustellen, dass die Benutzer entsprechend handeln können. Und das alles mit einer Geschwindigkeit und Genauigkeit, die das menschliche Auge und Gehirn niemals erreichen können. In diesem Artikel befassen wir uns mit den Anwendungen dieser Technologie in der Fertigungsindustrie.
Der Unterschied zwischen Computer Vision und Machine Vision
Der Unterschied zwischen den beiden liegt nicht so sehr in der Technologie, sondern in der Anwendung der Technologie. Computer Vision konzentriert sich auf das Erfassen und Verarbeiten von Bildern. Der Fokus liegt hier auf Bilderkennung und liefern nützliche Beobachtungen.
Die maschinelle Bildverarbeitung ist eine Unterkategorie der Computer Vision, die in der industriellen Umgebung eingesetzt wird. Auch wenn die Grenze unscharf ist, kann man Computer Vision als eine Technik definieren, die die Bilderkennung automatisiert. MV kann dann als die Anwendung dieser Technik in der 'realen Welt' bezeichnet werden.
Maschinelles Sehen: Computer Vision in der Fertigungsindustrie
Die industrielle Bildverarbeitung ist von unschätzbarem Wert für die Optimierung aller möglichen Produktionsziele, wie Qualität, Kosten und Geschwindigkeit. So können Sie zum Beispiel Produkte mit Hilfe der maschinellen Bildverarbeitung auf Mängel oder Schäden untersuchen.
Manchmal sind diese Abweichungen so gering, dass Computer sie nicht nur schneller erkennen als Menschen, sondern dass Menschen niemals die gleiche Beobachtung machen könnten. MV ist daher ein leistungsstarkes Werkzeug zur Automatisierung, Optimierung und Beschleunigung des Herstellungsprozesses.
Anwendungsfälle: 3 Beispiele
Natürlich hört sich das alles in der Theorie sehr schön an, aber es wird erst dann richtig lebendig, wenn Sie verstehen, wie die Computer Vision in der Fertigungsindustrie aussieht. Deshalb haben wir drei ansprechende Beispiele für Sie aufgelistet. Es sind Beispiele, mit denen sich jeder Unternehmer, der täglich mit einer Produktionslinie zu tun hat, identifizieren kann.
Bitte beachten Sie, dass dies nur Beispiele zur Inspiration sind. Experten auf der ganzen Welt arbeiten tagein, tagaus hart an der Entwicklung dieser Techniken. Daher ist das Ende dessen, was mit Computer Vision in der Fertigungsindustrie möglich ist, noch nicht in Sicht.
Beispiel 1: Sammeln von Produkten und Teilen
Eine weitere Bildverarbeitungslösung sichert den Qualitätsstandard von Industrieunternehmen sowohl bei den Produkten, die vom Förderband rollen, als auch bei den verwendeten Teilen. So verfügt die Lösung beispielsweise über eine Maschine, die erkennen kann, ob Flaschen (z.B. Bierflaschen) in Ordnung sind und korrekt verpackt werden.
Das Gerät kann sogar feststellen, ob das Etikett auf dem richtigen Qualitätspapier gedruckt und auf die richtige Weise angebracht wurde. Ein enormer Schub für die Qualitätssicherung, die Steigerung der Produktivität und die Senkung der Erträge.
Dieses Stück MV-Technologie entlastet also sogar die Kundendienstbereiche des Unternehmens.
Beispiel 2: Anwendung in der pharmazeutischen Industrie
Natürlich ist es letztlich für jedes Unternehmen wichtig, dass seine Produkte von hervorragender Qualität sind. Aber Sie können sich sicher vorstellen, dass es für Pharmaunternehmen besonders wichtig ist, dass jede Packung die richtige Anzahl von Tabletten enthält und dass diese Tabletten auch völlig unversehrt sind.
Schließlich können Sie nicht zulassen, dass eine Pille, die beim Benutzer zu Hause ankommt, versehentlich etwas größer oder in mehrere Teile zerbrochen wird. Die Pillen müssen alle genau die gleiche Größe haben, sonst kann der Benutzer die richtige Dosierung nicht bestimmen.
Die Pillen müssen auch in genau der richtigen Anzahl abgegeben werden, sonst kann es passieren, dass dem Anwender in einem kritischen Moment plötzlich die Pillen ausgehen. Wenn es um Medikamente geht, sind kleine Fehler wie dieser eine Frage der Gesundheit und manchmal sogar von Leben und Tod.
Entfernen von nicht perfekten Pillen
Eine speziell angewandte Bildverarbeitungstechnik ermöglicht es, Bilder von den Pillen zu machen, während sie durch die Produktionslinie laufen. Ein Computer analysiert und verarbeitet diese Fotos und prüft, ob alle Pillen die richtige Farbe, Länge und Breite haben und ob sie völlig makellos sind.
Der Computer zeigt dann an, welche Behälter defekte Tabletten enthalten. Diese Behälter werden automatisch aus der Produktionslinie entfernt. Dies verhindert lästige Fehler mit einer Effizienz und Genauigkeit, die von menschlicher Arbeit nicht erreicht werden kann.
Beispiel 3: Vorbeugende Wartung einer Produktionslinie
Wenn Sie ein Unternehmen in der verarbeitenden Industrie haben, dann sind Sie extrem abhängig von allen Arten von physischen Komponenten. Denken Sie sowohl an die Teile, aus denen Sie Produkte herstellen, als auch an die Teile der Sammlung von Maschinen, aus denen die Produktionslinie besteht.
Die Teile dieser Maschinen müssen regelmäßig gewartet werden, damit sie ordnungsgemäß funktionieren. Teile, die zu spät gewartet werden, können ausfallen und die gesamte Produktion zum Stillstand bringen.
Reparieren, bevor es kaputt ist
Mit Machine Vision können Sie die Maschinen in Ihrer Produktionslinie viel besser überwachen, Teil für Teil. Sensoren sammeln Daten und sind in der Lage, die Signale herauszufiltern, die auf einen möglichen zukünftigen Defekt hinweisen.
Wenn die Technologie ein solches Signal erkennt, leitet sie sofort die erforderlichen Maßnahmen ein. Auf diese Weise sorgt die Bildverarbeitungstechnologie dafür, dass die Komponente, die ein Risiko für den reibungslosen Ablauf des Produktionsprozesses darstellt, schnell wieder in ihren optimalen Zustand versetzt wird.
Die Automatisierung der vorbeugenden Wartung mit Hilfe von MV kann Ihrem Unternehmen eine Menge Geld sparen. Stellen Sie sich nur vor, wie viel Geld in einem großen Unternehmen verloren geht, wenn die Produktionslinie nur für ein paar Minuten ausfällt.
Daten sind Schlüssel
Es ist wichtig zu bedenken, dass die maschinelle Bildverarbeitung in Ihrem Unternehmen nur dann etwas bewirken kann, wenn Sie klare Ziele haben. Dann müssen Sie die maschinellen Lernmodelle für diese Zwecke "trainieren". Mit anderen Worten: Lassen Sie den Lernteil des maschinellen Lernens seine Arbeit tun.
Damit die Modelle absolut genau sind und dazu beitragen, die gewünschten Ziele zu erreichen, benötigen Sie eine sehr große Menge an Daten.
Maßgeschneiderte Daten
Natürlich sind viele Daten verfügbar, in einigen Fällen sogar kostenlos. Das ist in Ordnung, wenn Sie eine einfache Funktionalität erstellen möchten. Aber bei den meisten Projekten, die das Geschäft verändern, müssen Sie Ihre Systeme zunächst mit speziellen und angepassten Datensätzen füttern, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen. Maschinelles Sehen ist also nicht unbedingt ein Schnelllösungsondern ein nachhaltige Lösung mit nachhaltigen und unübertroffenen Ergebnissen auf lange Sicht.
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