Das kleine 1x1 der Bildverarbeitung
Technologien und Trends in der Bildverarbeitung
In einem schnelllebigen Markt die Nase vorn behalten
Die Bildverarbeitung ist eine der sich am schnellsten entwickelnden Technologien in der industriellen Automatisierung. Neue Entwicklungen in den Bereichen KI, 3D-Sensorik, eingebettete Verarbeitung und Spektralbildgebung eröffnen ungeahnte Möglichkeiten für die Qualitätskontrolle, Rückverfolgbarkeit und autonome Produktion. STEMMER IMAGING hilft Unternehmen, diese Trends in zuverlässige, leistungsstarke Lösungen umzusetzen.
KI und Deep Learning in der Bildverarbeitung
Regelbasierte Bildverarbeitung bleibt das Rückgrat vieler Produktionsanwendungen – doch künstliche Intelligenz erweitert, was Bildverarbeitungssysteme prüfen können und wie sie trainiert werden. Deep Learning übernimmt heute Aufgaben, bei denen visuelle Merkmale komplex, variabel oder mit klassischen Algorithmen nur schwer zu definieren sind.
Fehlererkennung auf texturierten oder reflektierenden Oberflächen, Anomalieklassifizierung ohne vordefinierte Fehlertypen und flexible Objekterkennung in unstrukturierten Umgebungen sind Bereiche, in denen KI-basierte Ansätze Ergebnisse erzielen, die traditionelle Regelwerke nicht zuverlässig liefern können. KI-Modelle lernen aus beschrifteten Bilddaten statt aus handgeschriebener Logik, was den Ingenieuraufwand für Einführung und Anpassung von Prüfsystemen reduziert.
STEMMER IMAGING unterstützt KI-basierte Bildverarbeitungsanwendungen durch die eigene Softwareplattform Common Vision Blox (CVB) sowie durch Anwendungs-Know-how rund um Deep-Learning-Frameworks und den Edge-Einsatz.
3D-Vision: Detailliert Sehen
3D-Bildgebung bringt räumliches Bewusstsein in die Automatisierung. Sie ermöglicht Volumenmessung, Roboterführung und Schichtkontrolle.
Zu den Technologien gehören:
- Lasertriangulation für hochpräzise Profilerstellung
- Stereo-Vision für flexibles Bin-Picking
- Time-of-Flight-Sensoren für Echtzeit-3D-Daten
Unsere Experten helfen Ihnen bei der Auswahl der richtigen 3D-Methode und integrieren diese in Ihre Umgebung – mit der richtigen Optik, Beleuchtung und Kalibrierung.
Embedded Vision & Edge Computing
Die Verarbeitung visueller Daten am Edge reduziert Latenzzeiten, Bandbreitenanforderungen und die Belastung des zentralen Systems. Embedded Vision ist ideal für mobile Maschinen, Robotik und dezentrale Qualitätsprüfungen.
Vorteile:
- Kompaktes, lüfterloses Design
- Echtzeitverarbeitung nahe am Sensor
- Geringere Gesamtsystemkosten
STEMMER IMAGING bietet schlüsselfertige Embedded-Plattformen – getestet, optimiert und zukunftssicher.
Spektralbildgebung & nicht sichtbare Einblicke
Hyperspektral- und SWIR-Kameras erfassen, was das Auge nicht sehen kann – beispielsweise Materialzusammensetzung, Beschichtungsdicke oder Feuchtigkeitsgehalt.
Einsatzbereiche:
- Lebensmittelsortierung
- Pharmazeutische Überprüfung
- Elektronik- und Solarzelleninspektion
Wir bieten Komplettlösungen: von der Integration spektraler Kameras bis hin zu wellenlängenspezifischer Beleuchtung und Analysesoftware.
Fabrikvernetzung & Vision 4.0
Bildverarbeitungssysteme sind keine eigenständigen Werkzeuge mehr. Sie sind integraler Bestandteil intelligenter Fabriken und speisen Daten in MES-, ERP- oder Cloud-Systeme ein.
Aktuelle Trends:
- Kommunikationsstandards OPC UA und MQTT
- Ferndiagnose und vorausschauende Wartung
- Zentralisierte Datenverarbeitung und Visualisierung über Dashboards
STEMMER IMAGING verbindet Ihr Bildverarbeitungssystem sicher und effizient mit Ihrer Fabrik-IT.
MORE Services für die Einführung neuer Technologien
- Technologiebewertung, PoC-Entwicklung, Architekturberatung
- Systemrollout, KI-Modellbereitstellung, Schulung und Lebenszyklus-Support
- Edge-Plattformen, Cloud-Integration, hybride KI + regelbasierte Systeme
Häufig gestellte Fragen: Technologien und Trends in der Bildverarbeitung
Welche Rolle spielt KI in der modernen Bildverarbeitung?
Künstliche Intelligenz – insbesondere Deep Learning – hat die Einsatzmöglichkeiten der Bildverarbeitung erheblich erweitert. Wo regelbasierte Systeme bei stark variierenden Oberflächen, organischen Formen oder subtilen Fehlern an ihre Grenzen stoßen, lernen Deep-Learning-Modelle aus Beispielen und passen sich natürlichen Variationen an. Typische KI-Anwendungen umfassen die Anomalieerkennung auf Oberflächen, flexible optische Zeichenerkennung bei verzerrten Schriftarten sowie Objektklassifizierung in unstrukturierten Umgebungen. KI ersetzt nicht die klassische Bildverarbeitung – sie ergänzt sie, indem sie Fähigkeiten dort hinzufügt, wo starre Regeln unzureichend sind, während klassische Algorithmen für klar definierte Aufgaben schneller und deterministischer bleiben.
Was ist Embedded Vision und wie unterscheidet es sich von PC-basierter Bildverarbeitung?
Embedded Vision verarbeitet Bilddaten auf kompakter, anwendungsspezifischer Hardware anstatt auf einem separaten Industrie-PC. Typische Embedded-Vision-Systeme nutzen einen Einplatinencomputer, einen FPGA oder ein System-on-Chip, das Bilderfassung und -verarbeitung in einem kleinen, energieeffizienten Paket vereint. Dies ist besonders wertvoll in mobilen Maschinen, kollaborativen Robotern und verteilten Fertigungsumgebungen, in denen Platzbedarf, Energieversorgung und Konnektivität eingeschränkt sind. PC-basierte Systeme bieten mehr Rechenleistung und lassen sich leichter aktualisieren, was sie besser für komplexe oder häufig wechselnde Prüfaufgaben geeignet macht.
Wofür wird 3D-Bildverarbeitung eingesetzt?
3D-Bildverarbeitung erfasst die räumliche Geometrie eines Objekts und nicht nur sein zweidimensionales Erscheinungsbild. Dies ermöglicht Volumenmessung, Oberflächenprofilierung, Höhenkontrolle und Roboterführungsaufgaben, bei denen ein ebenes Bild nicht ausreicht. Gängige 3D-Technologien umfassen Lasertriangulation für hochpräzise Oberflächenprofilierung, Time-of-Flight-Sensoren für schnelle Szenenerfassung sowie Stereovision für flexible Roboterführung. 3D-Bildverarbeitung wird zunehmend beim Bin Picking, in der Robotermontage, bei der Qualitätskontrolle von Verpackungen und bei der Schweißnahtprüfung eingesetzt.
Was ist Spektralbildgebung und wann ist sie relevant?
Spektralbildgebung erfasst Informationen jenseits des sichtbaren Spektrums. Hyperspektralkameras nehmen Daten über viele Wellenlängen gleichzeitig auf und machen Materialeigenschaften, Feuchtigkeitsgehalt oder Oberflächenbeschichtungen sichtbar, die für Standardkameras unsichtbar sind. SWIR-Kameras (kurzwelliges Infrarot) werden zur Erkennung von Verunreinigungen in Lebensmitteln, zur Prüfung von Pharmatabletten oder zur Materialidentifikation im Recycling eingesetzt. Spektralbildgebung erhöht zwar Kosten und Komplexität, liefert jedoch für Anwendungen, bei denen Standardbildgebung nicht zwischen den relevanten Merkmalen – Material statt Erscheinung – unterscheiden kann, entscheidende Informationen.
Wie ist die Bildverarbeitung mit Industrie 4.0 und der Fabrik-IT verbunden?
Moderne Bildverarbeitungssysteme sind keine isolierten Prüfwerkzeuge mehr. Über Standards wie OPC UA und MQTT können sie Prüfergebnisse, statistische Prozessdaten und Systemstatus in Echtzeit an MES-, ERP- und Cloud-Plattformen übermitteln. Die OPC-UA-Companion-Specification for Machine Vision (OPC Machine Vision), entwickelt vom VDMA, adressiert dies gezielt und ermöglicht einen standardisierten Datenaustausch zwischen Bildverarbeitungssystemen und der übergeordneten Fabrik-IT-Infrastruktur. Diese Vernetzung unterstützt prädiktive Qualitätssicherung, Rückverfolgbarkeit und Prozessoptimierung entlang der gesamten Produktionslinie.
Ersetzt Deep Learning klassische Bildverarbeitungsalgorithmen?
Nein – Deep Learning ergänzt die klassische Bildverarbeitung, ersetzt sie jedoch nicht. Klassische Algorithmen bleiben die bevorzugte Wahl für deterministische Hochgeschwindigkeitsaufgaben: Maße messen, Data-Matrix-Codes lesen, binäre Merkmale prüfen. Sie sind schnell, transparent und benötigen keine Trainingsdaten. Deep Learning liefert Mehrwert dort, wo die Varianz hoch ist, Fehler komplex sind oder die Regeln sich nur schwer explizit definieren lassen. Die meisten Produktionssysteme kombinieren beide Ansätze: klassische Verarbeitung für strukturierte Aufgaben, KI für Elemente, die sich einer regelbasierten Definition entziehen.