Durch maschinelles Sehen können im industriellen IoT (IIoT) bedeutende Erkenntnisse gewonnen werden

Dadurch, dass Maschinen befähigt werden, zu sehen und Schlussfolgerungen zu ziehen, können Hersteller die Produktqualität steigern, Kosten reduzieren und den Betrieb optimieren.

Fortschritte auf dem Gebiet des maschinellen Sehens treiben die industrielle Automatisierung stärker voran und verschaffen Maschinen menschenähnliche Fähigkeiten für das Erkennen von Fehlern an Produkten, die Führung von Robotern, die Umsetzung der Arbeitssicherheit und die Optimierung des Werksbetriebs. Darüber hinaus sind Maschinen mit zuverlässiger Stetigkeit, Genauigkeit und wenig Ausfallzeiten aktiv.

Was ist maschinelles Sehen?

Maschinelles Sehen ist die Fähigkeit von Maschinen, ihre Umgebung visuell wahrzunehmen und basierend auf dem visuellen Input, der aus Bild- oder Videodaten in einer industriellen Umgebung bestehen kann, Entscheidungen zu treffen. Dies erfolgt durch eine Kombination von spezieller Hardware und Software für die Verarbeitung von mit Bildsensoren erfassten Daten in Industrieumgebungen. Maschinelles Sehen wird üblicherweise mithilfe von PC-basierten Systemen oder Smart-Kameras realisiert. Es kann auch für die Erhaltung einer sicheren und geschützten Industrieumgebung eingesetzt werden.

Maschinelles Sehen war in den letzten Jahren einer der wichtigsten Treiber der industriellen Automatisierung. Es unterstützt die Prozessautomation in Fabriken und Werksanlagen durch die Erfassung von und intelligente Reaktion auf Muster in visuellen Daten. Die intelligente Fabrik der Zukunft wird maschinelles Sehen und die zugehörige Analyse nutzen, um einen umfassenden Überblick über die Abläufe im Werk zu erhalten – vom Produkt über die beteiligten Menschen bis zu den Prozessen, was letztlich bessere Geschäftsentscheidungen ermöglichen wird. Beispielsweise werden Anwendungen wie die Fernüberwachung und Analyse über Edge-Systeme die notwendigen Erkenntnisse für vorausschauende Instandhaltung liefern, was wiederum die Wartungskosten reduzieren und gleichzeitig die Betriebszeit der Maschinen verbessern wird.

Fortschritte bei Bildaufnehmern, Bildverarbeitungsprozessoren und ein größeres Spektrum von Hardware- und Softwareanwendungen bieten mehr Optionen in puncto Rechenintensität und Energieverbrauch, um Lösungen zu ermöglichen, die spezifischen industriellen Anforderungen seitens der Endanwender entsprechen.

Ergänzt durch Deep Learning, einer Form der künstlichen Intelligenz, können Systeme für maschinelles Sehen visuelle Aufgaben inzwischen genauer ausführen als menschliche Augen. Die neueste Technik für maschinelles Sehen löst Probleme, für die Maschinen nie zuvor genutzt werden konnten – zum Beispiel das Erkennen von Schriftzeichen bei schwacher Beleuchtung und auf gekrümmten Oberflächen. Außerdem sind derartige Systeme in der Lage, Bilder mit höherer Bildpunktzahl zu verarbeiten und bei der Fehlererkennung in Produktionslinien ein höheres Tempo zu ermöglichen.

Maschinelles Sehen im Vergleich zu Computer-Vision

Maschinelles Sehen bezieht sich normalerweise auf den Einsatz von Verfahren zur Verarbeitung von Bilddaten in industriellen Anwendungen. Computer-Vision ist ein weiter gefasster Begriff, der grundlegend die Technik bezeichnet, mit der visuelle Daten im Einzelhandel, im Verkehr und in digitalen Überwachungssystemen genutzt werden können.

In Systemen für maschinelles Sehen kommen spezielle Bildverarbeitungsalgorithmen zum Einsatz, die Daten mit hohem Tempo oder in rauen industriellen Umgebungen interpretieren, wie etwa bei schwacher Beleuchtung, starker Vibration, sich schnell bewegenden Produkten oder hohen Temperaturen. Maschinelles Sehen im industriellen Bereich kann auch extrem hohe Genauigkeit und Reaktionen in Echtzeit erfordern.

Systeme für maschinelles Sehen

Systeme für maschinelles Sehen stehen vorwiegend in zwei Bauarten zur Verfügung:

  1. Smart-Kameras (auch „intelligente Kameras“) mit integrierten Bildverarbeitungsalgorithmen, die für einfache Inferenzaufgaben geeignet sind
  2. Systeme auf PC-Basis, die als Vision-Control-Box, Industrie-PC oder Bildverarbeitungsserver mit Optionen für Beschleuniger und Analysesoftware für Bilddaten konzipiert sind

Die neuesten Smart-Kameras dienen als kompakte, grundlegende Rechenknoten für Anwendungen mit maschinellem Sehen. Ihre Verarbeitungsgeschwindigkeit ist mit der von Systemen auf PC-Basis vergleichbar, während sie andererseits eine flexible und unkomplizierte Konfiguration und Einrichtung ermöglichen.

PC-basierte Systeme für maschinelles Sehen bestehen aus einem PC mit einem Betriebssystem und einer oder mehreren Kameras. Eine Framegrabber- oder Ethernet-Karte im PC stellt die Verbindung zur Kamera her, um das Bildmaterial zu importieren. Eine auf dem PC installierte Software analysiert das Bildmaterial, kann basierend auf den Daten Bewertungen vornehmen und Entscheidungen treffen und überträgt diese Entscheidungsdaten (z. B. als Information über bestandene oder nicht bestandene Qualitätsprüfung) auf andere Systeme.

Die intelligente Fabrik der Zukunft wird maschinelles Sehen und die zugehörige Analyse nutzen, um einen umfassenden Überblick über die Abläufe im Werk zu erhalten.

Anwendungen für maschinelles Sehen

Für maschinelles Sehen gibt es überzeugende Anwendungen, die in Industrieumgebungen Kosten reduzieren und die Effizienz erhöhen können. Beispiele dafür sind:

Anwendungen
Qualitätssicherung und Inspektion Entsprechende Systeme können die Einhaltung von Design- und Qualitätsparametern prüfen und nicht nur feststellen, ob Artikel in einer Produktionslinie fehlerfrei oder fehlerhaft sind, sondern den Fehler und seine Position auch identifizieren.
Positionierung und Führung Systeme für maschinelles Sehen können die Positionierung von Artikeln in der Produktion automatisieren, damit sie sich in der korrekten Ausrichtung für den nächsten Bearbeitungsschritt befinden.
Messung Maschinelles Sehen nutzt die Kanten eines Objekts, um das Objekt zu lokalisieren, zu identifizieren und zu messen.
Erkennung Maschinelles Sehen nutzt herkömmliche und Deep-Learning-Algorithmen, um Barcodes und Schriftzeichen auf Artikeln in der Produktionslinie zu erkennen. Bei Ergänzung durch Deep-Learning-Funktionen kann maschinelles Sehen auch nicht dem Standard entsprechende Zeichen und Zahlen erkennen, selbst unter schwierigen Bedingungen.

Maschinelles Sehen erweist sich im Fabrikbetrieb auch bei diesen Anwendungen als nützlich:

Betriebsablauf
Sicherheit Unterstützt den Schutz Ihres wertvollsten Kapitals – Ihrer Mitarbeiter – durch die Reduzierung möglicher unsicherer Situationen
Sicherheit Unterstützt durch die Überwachung von Anlagen und Bewegungen der Beschäftigten den Schutz von Menschen und Vermögenswerten vor Bedrohungen
Verhalten der Beschäftigten Sorgt für reibungslose Betriebsabläufe bei der Interaktion von Arbeitskräften mit Robotik, anderen Arbeitern, Geräten und Produkten, die sich durch die Fabrik oder die Anlage bewegen
Vermögensverwaltung Ermöglicht die Nachverfolgung und Verwaltung von Vermögenswerten, einschließlich Rohstoffen, unfertigen und Fertigerzeugnissen sowie Lagerbeständen und deren Fluss von der Warenannahme eines Werks bis ins Lager

Maschinelles Sehen in der Fertigung

Maschinelles Sehen wird in einer Vielzahl von Anwendungsfällen für die gesteigerte Wertschöpfung auf Seiten der Hersteller eingesetzt. So kann maschinelles Sehen beispielsweise in der Fabrik bei der Qualitätssicherung nahezu in Echtzeit und proaktiv mechanische Anomalien in einer Produktionslinie erkennen. Das kann Qualitätssicherungsprozesse optimieren, Ausfallzeiten und Defekte minimieren und das Produktionstempo erhöhen.

Software und Hardware für maschinelles Sehen

Um Produktionsabläufe mit hoher Geschwindigkeit unterstützen zu können, müssen Bildaufnehmer präzise, schnell und zuverlässig sein. Eine Smart-Kamera mit speziellen Algorithmen ermöglicht Anwendungen wie Fehlererkennung, visuelle Positionsbestimmung, Musterabgleich, Messung und optische Schrifterkennung (OCR).

Systeme für maschinelles Sehen können mit Intel® Core™ und Intel® Xeon® Prozessoren für die Verarbeitung auf PC- oder Serverniveau sowie mit Intel® Movidius™ Vision Processing Units (VPUs) betrieben werden, um Deep Learning am Netzwerkrand zu beschleunigen. Beschleuniger wie Intel® FPGAs können die Leistung dieser Systeme zusätzlich steigern.

Die Intel® Distribution des OpenVINO™ Toolkits unterstützt die beschleunigte Entwicklung von Anwendungen für maschinelles Sehen mit Deep-Learning-Funktion. Das Toolkit optimiert die Implementierung von Programmen für Intel® Hardware und Beschleuniger auf der Grundlage von Convolutional Neural Networks (CNNs) und optimiert die Leistung auf der Ziel-Hardware.

Intels Edge Insights for Industrial ist eine modulare, validierte Software, die Unternehmen bei der Zusammenführung ihrer Edge-Geräte, -Daten und -Ressorcen unterstützt, um schneller zu Erkenntnissen zu gelangen. Sie unterstützt Systeme für maschinelles Sehen mit ihren integrierten Funktionsmerkmalen für die Videoeinspeisung bei ihrem Lernprozess. Mit der Intel® Distribution des OpenVINO™ Toolkits können Systeme für maschinelles Sehen ihre Fähigkeiten mithilfe von Deep Learning und neuronalen Netzen erweitern.

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