Bildverarbeitung im Einsatz -  Anwendungsbeispiele aus zahlreichen Branchen

Industrielle Bildverarbeitung

in der Praxis

Kundenreferenzen und Anwendungsbeispiele

Industrielle Bildverarbeitung erobert neue Anwendungen und Märkte

Juli 2020

Der Begriff „Industrielle Bildverarbeitung“ hat sich in den vergangenen Jahren als feststehende Kombination etabliert und beschreibt das wesentliche Einsatzfeld der Technologie. Zunehmend kommen die ursprünglich für den Industriesektor entwickelten Komponenten und Systeme jedoch auch in nicht-industriellen Anwendungen zum Einsatz.

In den einschlägigen Statistiken über die wichtigsten Einsatzfelder von Bildverarbeitungskomponenten und -systemen werden nicht-industrielle Anwendungen schon seit Jahren aufgeführt, liegen dort jedoch stets weit hinter den für die Branche so wichtigen industriellen Bereichen wie der Automobilindustrie, dem allgemeinen Maschinenbau, der Elektronikfertigung, der Pharma- und Chemiebranche, der Lebensmittelproduktion sowie vielen anderen Industriefeldern.

Seit einiger Zeit wächst der Umsatz von Bildverarbeitung in nicht-industriellen Anwendungen jedoch deutlich stärker als die industriellen Segmente und entwickelt sich somit zu einem immer wichtigeren Betätigungsfeld für Bildverarbeitungsunternehmen.

Für diese Entwicklung gibt es verschiedene Gründe. Zum einen sind die Preise für Bildverarbeitungstechnologie in den vergangenen Jahren deutlich gefallen, da die Hersteller der wichtigsten Komponenten unter anderem von den Preisentwicklungen im Consumer-Markt profitieren: Die rasanten Leistungssteigerungen von CMOS-Sensoren und Embedded-Prozessoren aus dem Mobilfunkmarkt bei gleichzeitig sinkenden Preisen wirken sich auch auf Kameras und Systemleistungen in der industriellen Bildverarbeitung aus. Zum anderen eröffnet der rasante Fortschritt im Bereich von High-Speed-Netzwerken und Deep Learning neue Einsatzfelder und enormes Wachstumspotential im nicht-industriellen Bereich, wie die folgenden Beispiele belegen.

Automatisierte Schienenüberwachung

Der Einsatz von Bildverarbeitungssystemen in der Verkehrstechnik ähnelt in Bezug auf die geforderte Robustheit häufig den Bedingungen in der Industrie. Dies gilt insbesondere für Anwendungen im Schienenverkehr, wo Vibrationen, große Temperaturbereiche und wechselnde Wetterbedingungen häufig für sehr raue Umgebungsverhältnisse sorgen.

Mit einem automatisierten Schienenüberwachungssystemstellt die zur Verkehrsgesellschaft Transport for London gehörige London Underground Limited (LUL) seit einigen Jahren sicher, dass die Rad-Schiene-Verbindungen und die Bahngleise des Schienennetzes der U-Bahn in London regelmäßig auf mögliche Schäden überprüft werden.

Dazu wurden Kameras in speziell für die rauen Umgebungsbedingungen entwickelten Gehäusen auf dem Fahrgestell und am Waggonende der üblichen Personenzüge installiert, um Bilddaten während des normalen Betriebs zu erfassen und auszuwerten. Indem die Daten auf diese Weise in den normalen Fahrplanperioden erfasst werden, bleibt während der vierstündigen Nachtschließung mehr Zeit für die Wartung des rund 1000 Kilometer langen Streckennetzes, was zu weniger Serviceunterbrechungen und zusätzlichen Betriebszeiten am Wochenende führt.

EMV-resistente Kameragehäuse mit Schutzklasse IP65 widerstehen in dieser Anwendung dauerhaften Rüttelbelastungen bis 5 G und harten Stößen bis 50 G. Hochgeschwindigkeitskameras mit Bildfrequenzen von 120 Bildern pro Sekunde, IR-Filter und Hochgeschwindigkeits-LED-IR-Blitzbeleuchtungen sowie eigens entwickelte Datenerfassungs- und -verarbeitungsmethoden bilden die Basis für eine wirtschaftlichere Überwachung des Londoner Schienennetzes in diesem besonders anspruchsvollen Bildverarbeitungsprojekt.

Sportliche Herausforderungen

Der Bereich Sport und Entertainment ist ein weiteres Feld, in dem zunehmend Bildverarbeitungssysteme zum Einsatz kommen. In Profispielen im Fußball, Basketball, American Football, Cricket und vielen weiteren Sportarten werden die Spieler und das Spielgerät getrackt, um die Gesamtlaufleistung jedes Spielers mit Durchschnitts- und Höchstgeschwindigkeiten, der Anzahl und Intensität von Sprints und die Kilometerleistung zu berechnen. Fußballtrainer können auf Basis dieser Daten entscheiden, wann sie welchen Spieler auswechseln, und auf diese Weise das Verletzungsrisiko ermüdeter Sportler reduzieren.

Derartige Systeme können auf Basis von Bildverarbeitungsdaten zudem zweifelsfrei klären, ob ein Ball eine Linie noch berührt oder doch komplett überquert hat, und werden daher für die Überprüfung von Schiedsrichterentscheidungen unter anderem im Fußball und Tennis eingesetzt. Hochmoderne 3D-Bildverarbeitungssysteme erkennen auf den Bruchteil eines Millimeters genau die Landeposition von Dartpfeilen auf dem Dartboard und zeigen den Spielern die erzielte Punktzahl sofort an.

In vielen Fällen bewegen sich die Sportgeräte sehr schnell: Cricketbälle sind mit Geschwindigkeiten von bis zu 160 km/h unterwegs und der Aufschlag-Weltrekord beim Tennis liegt sogar bei über 260 km/h. Die Anforderungen an die Bildverarbeitungstechnologie in diesem Bereich sind daher in Bezug auf Geschwindigkeit und Auflösung zum Teil extrem hoch und werden noch dadurch erschwert, dass viele Sportarten im Freien ausgeübt werden. Die eingesetzten Systeme müssen daher in der Lage sein, sich an die verschiedenen Beleuchtungssituationen anzupassen.

Eine Variante für die Verfolgung von Bällen in Hochgeschwindigkeit stellt der automatisierte Torhüter “RoboKeeper” dar, der als Besucherattraktion bei großen Veranstaltungen vermarktet wird. Strafstoßschützen können dabei gegen den RoboKeeper antreten und versuchen, ein Tor gegen ihn zu erzielen. In den meisten Fällen ist dies nahezu unmöglich, da eine sehr schnelle Kombination aus Bildverarbeitung und Aktorik dafür sorgt, dass die Flugkurve des Balles innerhalb weniger Millisekunden erkannt wird und der automatisierte Torwart den Ball am Überqueren der Linie hindert. Auch in dieser Anwendung sorgen Objektive mit automatischer Blendensteuerung und motorisierter Blende für einen Ausgleich schwankender Lichtverhältnisse.


Mit Vision auf Weltrekordjagd

Auf Weltrekordjagd mit Unterstützung von Bildverarbeitung ist derzeit das britische Projekt Bloodhound: Das Fahrzeug mit Jet- und Raketenantrieb soll die bisherige Rekordmarke für landgebundene Fahrzeuge von etwa 760 Meilen pro Stunde auf 1.000 Meilen pro Stunde steigern. Um dieses Ziel von umgerechnet rund 1.600 km/h zu erreichen, können bis zu 25 Kameras an strategischen Punkten des Fahrzeugs installiert werden und sorgen während der Testfahrten und Rekordversuche mit ihren Daten für die fehlerfreie Funktion von teilweise sicherheitsrelevanten Komponenten wie unter anderem der korrekten Zündung des Raketenantriebs, des Reifen-Boden-Kontakts oder des Bremsfallschirms.

Kunstvolle Bildverarbeitung

In einem deutlich geruhsameren Umfeld arbeitet ein System, mit dem Interessierte völlig neue, bisher ungeahnte Einblicke in die Welt der Kunst entdecken können. Visuelle Kunstwerke lassen sich auf eine komplett neuartige Weise und in bislang ungekannter Detailgenauigkeit betrachten. Die Technologie erzeugt interaktive 5D-Bilder und -Filme, die eine besondere und emotionale Erfahrung bei der Betrachtung eines Kunstwerks am Bildschirm erlauben. Grundlage dafür sind je nach Größe eines Kunstwerks bis zu hunderttausend Bilder, die von einem speziellen Scanner unter Einsatz unterschiedlicher Lichtquellen und -spektren einschließlich Ultraviolett- und Infrarot-Beleuchtungen aufgenommen und anschließend für die Online-Visualisierung formatiert werden.

Kunstliebhaber können so den digitalen Zwilling eines Kunstwerks online visualisieren und durch die interaktive Darstellung in Echtzeit einen Kunstgenuss der besonderen Art erleben. Die Technologie vereinfacht darüber hinaus die Erstellung interaktiver, audiovisueller Führungen oder elektronischer Kataloge und kann auch für die Sicherheit der oft kostenbaren Schätze genutzt werden: Dank der hohen Detailgenauigkeit erstellt das System einen individuellen Fingerabdruck von Kunstwerken, der Fälschungen praktisch unmöglich macht oder in Versicherungsfällen mit absoluter Sicherheit zum Nachweis eventueller Schäden dienen kann.

Windräder stoppen für Vögel

Selbst für den Schutz der Tierwelt wird bereits Bildverarbeitung eingesetzt. So müssen beispielsweise Windkraftanlagen aufgrund immer strengerer Artenschutzauflagen abgeschaltet werden, wenn geschützte Vogelarten in die Nähe kommen. Ein vor kurzem vorgestelltes System reduziert mit Hilfe künstlicher Intelligenz und geeigneter Bildverarbeitungskomponenten die Gefahr, dass Vögel von den Windrädern getroffen werden, und minimiert teure Stillstandszeiten der Windkraftanlagen.

Das System erkennt und lokalisiert große Greifvögel und ermöglicht die Verfolgung ihrer Flugbahn, um Windräder gezielt und nur dann abzuschalten, wenn geschützte Vögel eine entsprechende Distanz dazu unterschreiten. Diese Erkennung der Vögel und ihre Klassifizierung nach geschützten und ungeschützten Arten ist eine extrem anspruchsvolle Aufgabe, die aufgrund des Einsatzes im Freien zudem unter erschwerten Bedingungen gelöst wurde.

Um die gesamte Umgebung eines Windrades im 360°-Rundumblick erfassen zu können, werden dabei sechs industrielle Farbkameras mit Auflösungen von bis zu 20 Megapixeln sowie spezielle Weitwinkelobjektive in wetterfesten Schutzgehäusen eingesetzt. Die eigentliche Kunst dieser Anwendung besteht jedoch in der Auswertung der aufgenommenen Bilder und der sicheren Erkennung gefährdeter Vögel. Ohne leistungsfähige Deep-Learning-Verfahren zum Antrainieren mehrerer Hunderttausend Bilder mit positiven und negativen Instanzen und entsprechendes Know-how im Umgang mit diesen innovativen Methoden wäre die Lösung dieser Aufgabenstellung nicht möglich gewesen.

Artificial Vision

In allen genannten Beispielen spielen Bildverarbeitungskomponenten und -systeme von STEMMER IMAGING eine entscheidende Rolle. Die beschriebenen Lösungen wurden in enger Zusammenarbeit mit den Partnern und Kunden des Unternehmens realisiert und basieren durchgehend auf Produkten, die für den Einsatz in industriellen Anwendungen konzipiert sind, sich aber aufgrund von Leistung und Preis auch hervorragend für nicht-industrielle Applikationen eignen. Das Unternehmen hat sich im Bereich der industriellen Bildverarbeitung schon seit Jahren als führender Anbieter etabliert und verfolgt das Ziel, seine Aktivitäten im Bereich nicht-industrieller Anwendungen deutlich auszuweiten.

 
Der Begriff Artificial Vision ist für uns der Überbegriff für alle Anwendungen, die über den Fertigungsbereich hinaus gehen und nichts mit der Herstellung oder Verarbeitung von Produkten oder Gütern zu tun haben. Die Anwendungsbereiche sind vielfältig und umfassen den Einsatz von Bildverarbeitung in Bereichen wie Sport und Unterhaltung, Filmtechnik und Spiele, aber auch in der Verkehrstechnik, für Smart Cities oder für Aufgaben im Bereich Transport und Logistik. Auch Anwendungen im Umfeld Ernährung und Landwirtschaft, sowie Medizintechnik fallen unter diese Definition. In diesen Wachstumsmärkten sehen wir Bildverarbeitung als besonders vielversprechende Technologie an, mit der sich künftig noch völlig neue Aufgabenstellungen lösen lassen werden",
betont Mark Williamson, Managing Director bei STEMMER IMAGING UK & Irland und verantwortlich für Corporate Market Development.

"Das Beispiel der Windräder zeigt eindrucksvoll, welche Möglichkeiten Artificial Vision in unterschiedlichsten Einsatzfeldern zur Verfügung stellen kann."