Die sieben trendigsten Bildverarbeitungsanwendungen
Die folgenden sieben Bildverarbeitungsanwendungen werden laut IoT Analytics von den jüngsten Verbesserungen bei Kameras, KI und Chipsätzen am meisten profitieren.
Fehlererkennung - Die Erkennung von Fehlern ist eine Bildverarbeitungsanwendung, die vor allem bei der Qualitätskontrolle in der Fertigung zum Einsatz kommt. In der Vergangenheit benötigte die maschinelle Bildverarbeitung ohne KI eine Datenbank mit Bildern aller möglichen Fehler, damit das System einen Defekt erfolgreich erkennen konnte. Die heutigen MV-Technologien können jedoch erkennen, dass etwas "nicht stimmt", ohne dass spezifische Bilder für diesen Fehler erforderlich sind (d. h. Anomalieerkennung).
Prozess-/Betriebsoptimierung - Ein weiterer (meist) fertigungsbezogener Anwendungsfall der industriellen Bildverarbeitung ist die Prozess-/Betriebsoptimierung. Die Kombination aus besseren Kameras und KI ermöglicht neue Wege, um ein bestimmtes Ergebnis zu erzielen. Roboter können jetzt beispielsweise kompliziertere Aufgaben mit höherer Präzision und Effizienz erledigen als ein Mensch. Das Ergebnis ist, dass Roboter (oder andere Maschinen) mit der MV-Technologie Dinge tun können, die früher auf andere Art und Weise ausgeführt wurden.
Autonomes Fahren - Bei der Entwicklung vollständig autonomer Fahrzeuge spielt die industrielle Bildverarbeitung eine entscheidende Rolle . Es gibt sechs Stufen des autonomen Fahrens, die von 0 (vollständig manuell) bis 5 (vollständig automatisiert) reichen. Die meisten (Nutz-)Fahrzeuge bieten heute Fahrhilfen der Stufen 1 oder 2 an, und nur wenige bieten eine Option der Stufe 3. Um die Stufen 4 oder 5 zu erreichen, müssen die in den Fahrzeugen eingesetzten Technologien einen Sprung machen. Hochentwickelte MV-Kamerasysteme und KI-gestütztes Computing sind Teil dieses Technologiesprungs.
Dimensionierung von Paletten - Einer der wichtigsten neuen Anwendungsfälle für die industrielle Bildverarbeitung in der vertikalen Logistikbranche ist die Erkennung der Größe von Paletten. Die neuartige 3D-Time-of-Flight-Kameratechnologie ermöglicht die Messung der Abmessungen von beladenen Paletten, wodurch der Zeitaufwand für manuelle Messungen entfällt und potenzielle Gebühren von Spediteuren aufgrund von ungenauen Gewichtsangaben minimiert werden.
Analyse der Körperhaltung/Bewegungen - Die maschinelle Bildverarbeitung ermöglicht auch mehrere neue Anwendungen im Gesundheitswesen. Fortschritte bei der Präzision und Qualität von Kameras haben die Analyse von Körperhaltung und Bewegung ermöglicht. Es ist jetzt möglich, die Position und Ausrichtung der Knochen und Gelenke mit nur einer Kamera und ohne zusätzliche Ausrüstung (z. B. getragene Sensoren/Zubehörteile) zu ermitteln. Die Ergonomie des Arbeitsplatzes, Gesundheitspraktiken wie die Orthopädie und die allgemeine Gesteninteraktion können von dieser Bildverarbeitungsanwendung profitieren.
Automatischer Kassiervorgang - Die maschinelle Bildverarbeitung wird die automatische Kassenabfertigung im Einzelhandel verbessern. Durch den Einsatz von MV-basierten Lösungen kann die Zeit, die für den Kassiervorgang benötigt wird, erheblich reduziert werden.
Identifizierung von Verunreinigungen - Die Identifizierung von Verunreinigungen in Produkten ist ein wichtiger Bestandteil der Qualitätsbeurteilung in der Lebensmittelindustrie. Dieser Prozess ist jedoch mit einem herkömmlichen MV-Ansatz schwer zu lösen, da er sehr qualitativ ist und eine Datenbank mit allen möglichen Verunreinigungskombinationen erfordern würde. Durch den Einsatz von KI können jedoch Verfärbungen, Fremdkörper und andere Anomalien in verarbeiteten Lebensmitteln effektiv identifiziert werden.