Computer Vision hilft Systemen, Bilder und Videos in Echtzeit zu interpretieren. Von der Qualitätskontrolle bis zur Sicherheitsüberwachung wandelt sie visuelle Eingaben in schnelle, zuverlässige Entscheidungen um, die die Leistung in allen Branchen verbessern.
Computer Vision gibt es schon seit Jahrzehnten und sie ist still und leise die treibende Kraft hinter Technologien wie Barcode-Scannern, Bewegungsmeldern oder Verkehrsüberwachungssystemen. Doch mit dem explosiven Aufstieg von KI und maschinellem Lernen ist das, was früher ein Satz handcodierter Regeln war, heute ein dynamisches System, das mit jedem neuen Bild, das es sieht, lernen, sich anpassen und sich verbessern kann. Die heutige Computer Vision kann so viel mehr, als nur zu erkennen, was da ist. Sie versteht den Kontext, verfolgt Änderungen und kann sich in Echtzeit in Geschäftssysteme integrieren, um intelligente Automatisierungen und schnelle Entscheidungen zu ermöglichen. Von Lagerkameras bis hin zu chirurgischen Instrumenten bietet sie Unternehmen eine neue Möglichkeit, die Welt um sie herum zu sehen – und darauf zu reagieren.
Computer Vision ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der es Maschinen ermöglicht, visuelle Daten wie Bilder und Videos wahrzunehmen, zu analysieren und deren Bedeutung zu erfassen. Mit Deep Learning und neuronalen Netzen erkennen Computer-Vision-Systeme Muster, identifizieren Objekte und leiten Beziehungen zwischen ihnen ab. Sie können Szenen segmentieren, Anomalien in der Bewegung erkennen, Text lesen und vieles mehr – und automatisierte Aktionen basierend auf dem auslösen, was sie „sehen.“
Computer Vision wandelt rohe visuelle Eingaben in aussagekräftige Erkenntnisse um. Wie das menschliche Sehen beginnt es mit Rohdaten und durchläuft verschiedene Interpretationsphasen. Anstelle von Neuronen nutzt es Deep Learning und Bildverarbeitung, um zu verstehen, was es sieht, und entsprechende Aktionen auszulösen. Nachfolgend sind die wichtigsten Phasen einer typischen Pipeline für Computer Vision aufgeführt.
Computervisionsysteme beginnen mit Rohdaten wie Bildern oder Videos aus nahezu jeder Quelle. Vor der Analyse werden die Daten bereinigt und verbessert, um Rauschen zu reduzieren, die Qualität zu verbessern und Infrarot- oder Wärmesignale einzubeziehen.
In diesem Stadium erkennt das System grundlegende Bildmerkmale wie Kanten, Farben, Muster oder Bewegungen. Anstatt rohe Pixel zu analysieren, verwendet es vereinfachte numerische Werte, um zu beschreiben, was vorhanden ist und wie es sich im Laufe der Zeit verändert.
Das System identifiziert und lokalisiert Objekte in Bezug auf die Kamera und zueinander. Durch das Lernen aus Tausenden von Beispielen kann es Personen, Fahrzeuge, Pakete oder Ausrüstungen unterscheiden – selbst in unübersichtlichen oder sich schnell bewegenden Szenen.
Anstatt einfach nur bestimmte Objekte zu identifizieren, ermöglicht das Klassifikationstraining Modellen, ein Label für das gesamte Bild oder den gesamten Frame zuzuweisen, welches angibt, welche „Art“ von Objekt es darstellt. Zum Beispiel kann ein Scan als „defektes Teil“ oder ein Foto als „Palette voll“ kategorisiert werden.
Dies ist die Erkennung und Messung der Bewegung von Objekten über mehrere Frames eines Eingabevideos. Es ist besonders nützlich in Szenarien mit Fahrzeug- oder Arbeitssicherheitsproblemen, da es wesentliche Kontexte wie Richtung, Geschwindigkeit oder Verhalten aufzeigen kann.
Moderne Computer-Vision-Lösungen basieren auf Deep Learning – einer fortschrittlicheren Form des maschinellen Lernens, die mehrschichtige neuronale Netzwerke verwendet, ähnlich der Struktur des menschlichen Gehirns. Mit dieser Funktion können Systeme automatisch lernen Ränder zu erkennen, Bewegungen zu verfolgen und bestimmte Objekte zu erkennen, indem sie auf riesigen Datensätzen von gelabelten Bildern trainiert werden. Zu Beginn des Trainings könnte es darum gehen, Autos von anderen Fahrzeugen zu unterscheiden, anschließend verschiedene Autotypen zu identifizieren und schließlich einzelne Teile und sogar feine Unterschiede innerhalb dieser Teile zu erkennen. Dank der KI hat sich Computer Vision von einem hilfreichen Werkzeug zu einem unverzichtbaren, unersetzlichen Bestandteil vieler Geschäftsabläufe entwickelt.
Computer Vision erfordert, dass alle Kernkomponenten der künstlichen Intelligenz zusammenarbeiten. Jede dieser Schichten spielt eine unterschiedliche Rolle bei der Leistungsfähigkeit moderner optischer Inspektionssysteme:
KI ist die breiteste Kategorie und bezieht sich auf jede Technologie, die entwickelt wurde, um menschliche Intelligenz zu simulieren. Genau wie Modelle der natürlichen Sprachverarbeitung KI-Systemen ermöglichen, menschliche Sprache zu „verstehen“, erlaubt die Computer Vision ihnen, visuelle Informationen zu „sehen“ und zu interpretieren.
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der KI, das es Modellen ermöglicht, direkt aus Daten zu lernen. Es hilft Computer-Vision-Systemen, Muster in visuellen Eingaben zu erkennen und zwischen verschiedenen Objekten oder Verhaltensweisen basierend auf früheren Beispielen zu unterscheiden. Im Laufe der Zeit verbessern sich die Modelle, da sie mehr Daten ausgesetzt werden.
Deep Learning ist ein spezialisierter Ansatz innerhalb des maschinellen Lernens, der künstliche neuronale Netze mit vielen Schichten verwendet, um komplexe, unstrukturierte Daten zu interpretieren. Es ermöglicht Computersichtsystemen, über die grundlegende Mustererkennung hinauszugehen und anspruchsvollere Aufgaben zu erfüllen, wie z. B. das Identifizieren spezifischer Defekte in einer Produktionslinie.
Machine Vision betrifft speziell industrielle Systeme, die Kameras und Sensoren zur Inspektion, Messung oder Steuerung von Maschinen verwenden. Sie ist in der Regel hardwarefokussiert und eng in Fertigungsanlagen wie Roboterarme, Förderbänder oder Montagelinien integriert. Ziel ist es, die Produktion durch die Überprüfung auf Qualitäts- und Konsistenzprobleme zu automatisieren und zu beschleunigen. Im Gegensatz zu Computer Vision nutzt Machine Vision keine KI und lernt nicht aus Daten. Stattdessen beruht sie auf festen Regeln und kontrollierten Bedingungen, um vordefinierte Aufgaben auszuführen.
Obwohl moderne Computer Vision so viele beeindruckende Möglichkeiten bietet, fällt es oft schwer, diese Anwendungsbereiche ohne konkrete Beispiele einzuordnen. Die folgenden Funktionen werden für verschiedene Arten von Operationen verwendet und stellen einige der häufigeren Aufgaben von Computer Vision dar:
Die heutigen Computer-Vision-Technologien haben sich derart weiterentwickelt, dass sie in einer Reihe von Branchen unverzichtbar geworden sind. Nachfolgend sind nur einige Beispiele für Anwendungsfälle von Computer Vision in einigen Kernsektoren aufgeführt:
Die Computer Vision in der Automobilindustrie überprüft, ob Sensoren und Steuergeräte korrekt installiert und unbeschädigt sind. Sie inspiziert Schweißnähte, Ausrichtung, Steckverbindungen und Oberflächenbeschaffenheit mit hoher Geschwindigkeit. In der EV-Fertigung können Vision-Tools eine Vielzahl komplexer elektronischer und Batterieprobleme schnell überprüfen.
Die Computer Vision in der Distribution arbeitet zusammen mit automatisierten Fördersystemen, um Paketziele zu identifizieren und Mechanismen zum Spurwechsel für eine präzise Cross-Dock-Sortierung auszulösen. Visionsysteme überwachen auch beschädigte Kartons oder andere Anomalien und markieren diese, bevor sie in den Bestand eingescannt werden.
Computer Vision im Bereich Lebensmittel und Getränke überwacht Füllstände und überprüft, ob Verschlüsse oder Siegel ordnungsgemäß angebracht sind. In Verpackungsbereichen inspizieren Computer-Vision-Systeme Siegel auf Lücken oder Defekte und scannen Fremdkörper auf Förderbändern. Diese Tools bestätigen außerdem, dass Etiketten lesbar und korrekt sind, bevor die Waren die Anlage verlassen.
Die Computer Vision im Gesundheitswesen überwacht chirurgische Instrumententabletts, um sicherzustellen, dass alle Werkzeuge vorhanden und steril sind. Intelligente Überwachungskameras kennzeichnen fehlende Gegenstände oder Abweichungen von Protokollen, bevor die Operation beginnt. Sie unterstützen die Pathologie, indem sie Objektträgerbilder visuell scannen und Zellen oder Gewebe zur weiteren Überprüfung kennzeichnen.
Computer Vision im Einzelhandel überprüft auf Abnutzungs- oder Schadensanzeichen, sodass das Personal fundierte Entscheidungen über Nachbestellungen oder Entsorgung treffen kann. Es kann visuelle Hinweise auf Artikeln mit Picklisten abgleichen, um Fehlversendungen zu reduzieren und die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Außerdem kann es Kassenbereiche auf Engpässe und die Einhaltung von Merchandising-Vorgaben analysieren.
Moderne KI-gestützte Lösungen beeindrucken mit dem Umfang und der Geschwindigkeit, mit der sie lernen und Schlussfolgerungen ziehen. Man darf jedoch nicht vergessen, dass es sich dabei um Werkzeuge handelt, die das menschliche Wissen und Urteilsvermögen ergänzen – und nicht um magische Roboter, die den Menschen ersetzen sollen. Die besten und beeindruckendsten Ergebnisse erzielen Sie, wenn Sie Ihre Teams mit leistungsstarken KI-Toolkits ausstatten und ihnen die nötige Unterstützung und Anleitung geben, damit sie gängige Herausforderungen wie diese bewältigen können:
Die Stärke von Computer Vision liegt in ihrer erstaunlichen Fähigkeit, einfache Pixel in echte Erkenntnisse umzuwandeln. Indem Maschinen die Fähigkeit erhalten, die visuelle Welt zu interpretieren, können sie aus Fotos, Videos oder Sensordaten umsetzbare Erkenntnisse ableiten – oft im Handumdrehen. Da die Tools immer zugänglicher werden, finden Teams in verschiedenen Branchen neue Wege, um Fehler zu reduzieren, schneller zu reagieren und unternehmensübergreifende Transparenz zu schaffen.
Erfahren Sie, wie die KI-Lösungen von Infor Computer-Vision-Funktionen unterstützen – von der Qualitätskontrolle und Sicherheitsüberwachung bis hin zur Einhaltung von Kennzeichnungsvorschriften und darüber hinaus.