Drei bemerkenswerte Veränderungen in der Bildverarbeitungstechnologie
Vor allem die jüngsten Fortschritte bei Kameras, KI und Chips haben der Verbreitung der maschinellen Bildverarbeitungen nochmals angetrieben.
So sind Kameras mit einer Auflösung von mehr als 45 Megapixeln nicht nur (in vielen Fällen) dem menschlichen Auge überlegen, sondern können auch Objekte mit extrem hoher Geschwindigkeit und ohne Verzerrung erfassen. Hinter den Kulissen gibt es jedoch auch noch andere Innovationen, die für den Nutzer vielleicht nicht so offensichtlich sind. Eine dieser Neuerungen ist die Einführung von "ereignisbasierten Bildsensoren". Diese erfassen - ähnlich wie der Sehnerv Informationen verarbeitet - Bilder, indem sie nur Luminanzänderungen (d. h. Änderungen der Helligkeit) der einzelnen Pixel erkennen. Im Gegensatz zu herkömmlichen bildbasierten Sensoren ist dies auch in sehr viel dunkleren Umgebungen oder unter schwierigeren Wetterbedingungen möglich (z. B. beim autonomen Fahren).
Zudem ist der Übergang von der regelbasierten maschinellen Bildverarbeitung (Entscheidungsfindung auf der Grundlage vorher festgelegter Parameter) zur KI-basierten maschinellen Bildverarbeitung (Entscheidungsfindung auf der Grundlage der Ergebnisse des anwendbaren MV-Modells) ein einschneidender Schritt. Die regelbasierte MV ist "starr" und eignet sich nur für quantifizierbare, eindeutige und sehr spezifische Merkmale (z. B. ein Kratzer auf einem Produkt ist horizontal und 30 mm lang). Sie beantwortet eine Ja/Nein-Frage. Im Gegensatz dazu kann KI-basiertes MV genaue Ergebnisse für nicht quantifizierbare Merkmale liefern, Defekte in einem breiteren Spektrum von Hintergründen und Beleuchtungseinstellungen erkennen und flexibel mit Variationen im Produktaussehen und in der Art der Defekte (z. B. Dellen oder Verfärbungen) arbeiten. Deep Learning, eine anspruchsvollere und leistungsfähigere Untergruppe der künstlichen Intelligenz, wird ebenfalls immer häufiger in Bildverarbeitungsanwendungen eingesetzt.
Die Fortschritte der KI gehen mit den Fortschritten bei den Chipsätzen Hand in Hand . Die neueste Chip-Generation ist leistungsfähiger und eignet sich für die Verarbeitung von Bildern sowie für die Ausführung von KI-basierten Computer-Vision-Algorithmen. Die Trainingszeiten für Deep Learning haben sich von Wochen auf Stunden verkürzt. Viele Smart-Kamera-Bildverarbeitungssysteme sind jetzt mit leistungsstarken KI-Chips ausgestattet, z. B. die Neon-2000-JNX-Serie von ADLINK mit dem integrierten Nvidia Jetson Xavier NX-Modul.