Bei der maschinellen Bildverarbeitung handelt es sich um eine Technologie, bei der mit Hilfe von Computern und digitalen Bildgebungsgeräten Bilder von Objekten analysiert werden, um deren Merkmale und Eigenschaften zu bestimmen. Die maschinelle Bildverarbeitung wird zur Automatisierung von Prozessen eingesetzt, die sonst eine manuelle Prüfung und Analyse erfordern würden. Sie wird zunehmend in Branchen wie der Fertigung, der Landwirtschaft, dem Transportwesen, dem Gesundheitswesen und vielen anderen Anwendungen eingesetzt.
Bildverarbeitungssysteme verwenden Kameras und Sensoren, um Bilder von den zu analysierenden Objekten aufzunehmen. Die Bilder werden dann mithilfe von Computeralgorithmen verarbeitet, um interessante Merkmale zu erkennen und zu messen. Das System nutzt die Ergebnisse, um Entscheidungen über die Objekte zu treffen.
Die maschinelle Bildverarbeitung kann Prozesse automatisieren, die andernfalls eine manuelle Prüfung und Analyse erfordern würden. Dies kann dazu beitragen, die Kosten zu senken, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu verbessern und die Verschwendung zu verringern. Mit Hilfe der maschinellen Bildverarbeitung können auch Fehler in Objekten erkannt werden, was zur Verbesserung der Produktqualität beitragen kann.
Die industrielle Bildverarbeitung wird in einer Vielzahl von Branchen und Anwendungen eingesetzt. Sie wird in der Fertigung eingesetzt, um Teile auf Defekte zu prüfen, im Transportwesen, um Nummernschilder zu identifizieren, im Gesundheitswesen, um Anomalien in medizinischen Bildern zu erkennen, und in der Landwirtschaft, um Pflanzenkrankheiten zu erkennen.
Es gibt verschiedene Arten von Bildverarbeitungssystemen, darunter 2D-Bildgebung, 3D-Bildgebung und Infrarot-Bildgebung. Jede Art von System hat ihre eigenen Vor- und Nachteile, je nach Anwendung. Die 2D-Bildgebung wird zur Erkennung von Objekten in einer zweidimensionalen Ebene verwendet, während die 3D-Bildgebung zur Erkennung von Objekten in einem dreidimensionalen Raum eingesetzt wird. Die Infrarot-Bildgebung wird zur Erkennung von Objekten in Abwesenheit von sichtbarem Licht verwendet.
Bildverarbeitungssysteme umfassen in der Regel Kameras, Sensoren, Prozessoren und andere Hardwarekomponenten. Die Kameras und Sensoren dienen zur Aufnahme von Bildern der zu analysierenden Objekte, während die Prozessoren und andere Hardwarekomponenten zur Verarbeitung der Bilder verwendet werden.
Die Bildverarbeitungssoftware wird zur Verarbeitung und Analyse der von den Hardwarekomponenten aufgenommenen Bilder verwendet. Diese Software umfasst Algorithmen, die interessante Merkmale erkennen und auf der Grundlage der Daten Entscheidungen treffen.
Es gibt mehrere Unternehmen, die sich auf Bildverarbeitungssysteme spezialisiert haben. Diese Unternehmen entwickeln und fertigen Hardware und Software für Bildverarbeitungsanwendungen. Beispiele für Bildverarbeitungsunternehmen sind Cognex, Teledyne Dalsa und MVTec Software.
Es gibt vier Haupttypen der industriellen Bildverarbeitung:
1. Dimensionalitätsreduktion: Diese Art der maschinellen Bildverarbeitung wird eingesetzt, um die Dimensionalität der Daten zu reduzieren, damit sie leichter verarbeitet und interpretiert werden können.
2. Vorverarbeitung von Daten: Diese Art des maschinellen Sehens wird verwendet, um Daten zu bereinigen und für die weitere Analyse vorzubereiten.
3. die Merkmalsextraktion: Diese Art der maschinellen Bildverarbeitung dient dazu, relevante Merkmale in Daten zu identifizieren, die für die Klassifizierung oder andere Zwecke verwendet werden können.
4. mustererkennung: Diese Art des maschinellen Sehens dient dazu, Muster in Daten zu erkennen, die für Vorhersagen oder Entscheidungen verwendet werden können.
Maschinelles Sehen und Computer Vision sind beides Bereiche der künstlichen Intelligenz, die darauf abzielen, Maschinen zu schaffen, die die Welt um sie herum ähnlich wie Menschen sehen und interpretieren können. Das maschinelle Sehen ist jedoch ein spezifischeres Gebiet, das sich auf industrielle und fertigungstechnische Anwendungen des Sehens konzentriert, während das computergestützte Sehen ein breiteres Gebiet ist, das auch Forschung zu Themen wie Objekterkennung und Bildverständnis umfasst.
Es gibt vier Grundtypen von Bildverarbeitungssystemen:
1. solche, die die Position von Objekten messen;
2. solche, die die Größe und Form von Objekten messen;
3. solche, die Objekte identifizieren; und
4. solche, die die Bewegung von Objekten verfolgen.
Bildverarbeitungssysteme bestehen in der Regel aus vier Hauptkomponenten: einem Bildsensor, einem Prozessor, einem Computerprogramm und einem Ausgabegerät.
Der Bildsensor ist für die Aufnahme von Bildern der Szene verantwortlich. Diese Bilder werden dann an den Prozessor weitergeleitet, der für die Umwandlung der Rohdaten in ein Format zuständig ist, das vom Computerprogramm interpretiert werden kann. Das Computerprogramm analysiert dann die Bilddaten und extrahiert die relevanten Informationen. Das Ausgabegerät dient schließlich dazu, die Ergebnisse der Analyse anzuzeigen.
Maschinelles Sehen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das sich mit der Fähigkeit von Maschinen beschäftigt, digitale Bilder zu interpretieren und zu verstehen. Es ist eng verwandt mit dem Bereich des maschinellen Sehens, der sich mit der Fähigkeit von Computern befasst, digitale Bilder zu interpretieren und zu verstehen. Allerdings konzentriert sich das maschinelle Sehen in der Regel mehr auf die industriellen und kommerziellen Anwendungen der Bildinterpretation, während die Computer Vision mehr auf die wissenschaftlichen und akademischen Anwendungen ausgerichtet ist.
Einige gängige Beispiele für Anwendungen des maschinellen Sehens sind die industrielle Inspektion (z. B. die Prüfung von Teilen auf Defekte), das Sehen von Robotern (z. B. die Führung eines Roboterarms zur Aufnahme eines Teils) und die Sicherheitsüberwachung (z. B. die automatische Erkennung von Eindringlingen in einem gesicherten Bereich).