Nachgefragt: 3 Experten zu IBV – Teil 2

Industrielle Bildverarbeitung:Das Auge der Automatisierung

| Autor: Ines Stotz

Welche technologischen Trends in der IBV identifizieren Sie für die nächsten Jahre?

Volker Zipprich-Rasch: Der Trend zu mehr Performance hinsichtlich höherer Auflösung und Übertragungsgeschwindigkeit hält unverändert an. Unsere neuen 12 und 25 Megapixel Kameras adressieren diesen Trend.

Die zunehmende Verbreitung der CMOS-Sensoren ist ebenfalls ein wichtiges Thema in der Branche. Aktuelle Sensorgenerationen wie Sony Pregius oder ON Semiconductor Python sind hier wegbereitend was Leistung und Qualität betrifft. Ein Grund, weswegen wir sie in unseren neuen Kameraserien wie EX, CX und LX einsetzen.

Einen großen Bedarf sehen wir auch bei Spezialisten, die mit FPGA-Bildvorverarbeitung ihre Anwendung vereinfachen, Systemkosten senken, den Durchsatz steigern oder auch ihr Know-how sichern wollen. Unsere LX Visual Applets Kameras zur applikationsspezifischen Bildvorverarbeitung bieten genau dies – und das ganz einfach ohne VHDL-Programmierung.

Ein anderer Teil der Branche sucht nach Komplettlösungen, die sich so einfach wie möglich integrieren und auf die spezifische Anwendung anpassen lassen. Unsere leistungsstarken Vision Sensoren sind dafür die ideale Antwort, damit Kunden in der Welt der Bildverarbeitung schnell Ergebnisse erzielen.

Und nicht zuletzt findet die Bildverarbeitung natürlich in vielen neuen Applikationen in Form von Embedded-Vision-Lösungen Anwendung. Dazu werden kleine Kameras mit geringer Leistungsaufnahme wie unsere EX- und CX-Modelle benötigt. Mit unserem Baumer GAPI SDK für ARM-basierte Plattformen sind zudem kostenoptimierte Lösungen einfach möglich.

Horst Mattfeldt: Die 3D-Bildverarbeitung wird verstärkt ein wichtiges Thema sein, da in immer mehr Anwendungsbereichen wie Robotik und Logistik die Aufgabenstellungen industrielle und praktikable 3D-Lösungen verlangen. Wenn eine 3D-Kamera wie unsere mv Blue Sirius zusätzlich zu den 3D-Daten auch noch Farbinformationen und Bewegungsvektoren liefert erschließen sich zusätzliche Möglichkeiten die den Anforderungen von morgen Rechnung tragen.

Weiterhin wird die Verbreitung von Smart Cameras sowie von Bildverarbeitungslösungen mit dezentraler Intelligenz zunehmen um die anfallenden Datenmengen zu bewältigen. Ein Ansatz ist Deep Learning, ein Lernverfahren, das mehrere, meist Tausende, Gut- und Schlechtbilder trainiert und anschließend automatisch entscheidet, was gut oder schlecht ist. Der Rechen- und Speicheraufwand ist enorm und für eine intelligente Kamera nicht zu bewältigen. Daher sollen hierfür neuronale Netze eingesetzt werden. Diese werden von Supercomputern errechnet und dann auf die intelligente Kamera gespielt, so der Plan. Das riesige Speichervolumen, welches durch Deep Learning benötigt wird, kann nicht von einer intelligenten Kamera abgedeckt werden. Daher wird Deep Learning oft mit Cloud-Computing in Verbindung gebracht. Große Internet-Anbieter wie Google mit Cloud Vision oder IBM mit Watson oder Microsoft mit seinen Cognitive Services versuchen sich hier im Markt der Bildverarbeitung zu etablieren. Aber wer trägt die immensen Kosten der Supercomputer und wer garantiert die Sicherheit der Daten der Cloud-Lösung, deren Server in den USA stehen?

Matrix Vision verfolgt hier eine andere Strategie mit einem Zwillingskonzept aus intelligenter Kamera mv Blue Gemini und der selbstlernenden, intelligenten Software mv Imact-CS. Und das Beste dabei ist, die Technologie ist jetzt schon erhältlich. Die von der Kamera aufgenommene aktuelle Szene wird automatisch ausgewertet, die dafür passenden Algorithmen und bei Bedarf auch Filter ausgewählt, die von der Software auch gleich automatisch richtig parametrisiert werden. Die Hardware-Leistung ist bei den jetzigen intelligenten Kameras hinreichend vorhandenen. Alles geschieht vor Ort und welche Algorithmen zum Einsatz kommen, ist ersichtlich. Ein weiterer Vorteil: die Software ist webbasiert und kann überall im Netzwerk per Browser und durch den selbstlernenden Ansatz auch von jedem bedient werden.

Peter Stiefenhöfer: Die Bildverarbeitungstechnologie hat inzwischen in allen Bereichen einen sehr hohen Reifegrad erreicht, und dies gilt von der Sensor- und Kameratechnik über die Schnittstellen zur Datenübertragung bis hin zu allen weiteren Komponenten wie Beleuchtungen, Optiken oder der Software. Weiterentwicklungen wird es natürlich auch künftig in vielen Details geben, jedoch nicht mehr in den kurzen zeitlichen Abständen und mit den teilweise relativ großen Leistungssprüngen wie bisher.

Dennoch wird es auch in den kommenden Jahren viele interessante und leistungsstarke Verbesserungen vor allem zum Thema Embedded Vision, in der 3D-Bildverarbeitung sowie im Bereich der Hyperspektral-Bildverarbeitung geben. Gerade bei letztgenannter Technologie hat sich in den letzten Monaten enorm viel getan: Sie unterscheidet sich von Bildverarbeitung im sichtbaren, im UV- oder im IR-Bereich dadurch, dass zur Analyse der Ergebnisse mehr als 100 verschiedene Wellenlängen verwendet werden. Möglich wird dadurch eine Art ‚chemischer Fingerabdruck‘ der untersuchten Materialien und eine Unterscheidung in Abhängigkeit von den Materialeigenschaften, was mit herkömmlichen Bildverarbeitungssystemen in bestimmten Fällen nicht möglich ist.

Interessant wird in den nächsten Jahren auch sein, wie die Komponentenhersteller die erforderliche Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit weiter vorantreiben. Sie ist einer der Schlüssel für die schnellere Fertigstellung von Systemen und Anlagen und somit für die weitere Erhöhung der Wirtschaftlichkeit von Bildverarbeitungssystemen.

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