Künstliche Intelligenz ist überall – von der Kamera Ihres Smartphones über die Kaffeemaschine, die weiß, wann sie sich selbst reinigen muss, bis hin zu Autos, die Fußgänger erkennen.
Bei der industriellen Inspektion wird es jedoch etwas ernster. Man muss nicht nur wissen, was man sieht, sondern auch, wie groß, wie präzise und wie konsistent es ist.
Und obwohl KI für großartige Schlagzeilen sorgt, ist sie in der industriellen Bildverarbeitung nicht alles.
Wir bei Eye Vision Technology sehen KI als ein unglaublich leistungsfähiges Werkzeug – aber eines, das am besten in Kombination mit klassischer, regelbasierter Bildverarbeitung funktioniert. Seien wir ehrlich: KI kann wie nie zuvor erkennen, klassifizieren und segmentieren, aber wenn es um präzise Messungen und Inspektionen geht, sind die klassischen Algorithmen immer noch unübertroffen
KI glänzt bei der Erkennung – klassische Werkzeuge dominieren bei der Präzision
Nehmen wir ein einfaches Beispiel: das Messen einer silbernen Scheibe.
Mit klassischen Werkzeugen ist es einfach, sie zu finden und zu messen – solange die Beleuchtung stabil ist und das Objekt genau so aussieht wie erwartet. KI hingegen kann dieselbe Scheibe dank Deep Learning und vortrainierten Netzwerken auch dann lokalisieren, wenn sie gedreht oder leicht verschattet ist.
Nehmen wir nun an, Sie haben zwei ähnliche runde Objekte, die sich nur geringfügig in ihrer Textur unterscheiden. KI kann sie sofort unterscheiden, während klassische Bildverarbeitung damit möglicherweise Schwierigkeiten hat. Wenn Sie jedoch ihren Durchmesser oder Abstand messen müssen, liefern die regelbasierten Algorithmen die erforderliche Genauigkeit.
Deshalb sagen wir bei EVT: Entscheiden Sie sich nicht zwischen KI und klassischer Bildverarbeitung – kombinieren Sie beides.
Wenn Spiegelungen die Kamera verwirren
Wir alle kennen diese glänzenden Metalloberflächen, die Inspektionsingenieure zum Seufzen bringen. Stellen Sie sich vor, Sie versuchen, einen fischförmigen Abdruck auf einem reflektierenden Hintergrund zu finden. Klassische Werkzeuge versagen hier oft, aber KI kann das problemlos bewältigen – sie lernt, über Reflexionen und Beleuchtungsschwankungen hinaus zu „sehen”.
Was aber, wenn Sie diesen Fisch dann präzise vermessen müssen?
KI kann Ihnen sagen: „Ja, es ist ein Fisch“, aber nicht, wie lang oder breit er ist. Klassische Messwerkzeuge erledigen diese Aufgabe.
Die intelligente Lösung? Lassen Sie KI die Erkennung übernehmen und geben Sie dann an die regelbasierte Messtechnik zur präzisen Auswertung weiter.
KI + 3D-Vision + Robotik: Ein leistungsstarkes Trio
Stellen Sie sich nun einen Roboter vor, der Ricola-Bonbons sortiert – ja, das ist ein echtes Beispiel, das wir trainiert haben.
Die KI identifiziert die Bonbonsorte, die 3D-Vision erfasst Tiefe und Position, und der Roboter weiß genau, wo und wie er greifen muss. Keines dieser Systeme allein könnte diese Aufgabe lösen – aber zusammen liefern sie schnelle, zuverlässige Ergebnisse.
Oder denken Sie an das Bin Picking – seit Jahren eine der schwierigsten Herausforderungen in der Automatisierung. Selbst mit 3D-Kameras war es schwierig, überlappende Teile voneinander zu trennen. Dank KI-gesteuerter Segmentierung und Punktwolkenanalyse weiß der Roboter nun nicht nur, was er greifen muss, sondern auch genau, wo und wie.
Kratzer, Defekte und Anomalien – überlassen Sie die langweilige Arbeit der KI
Das Erkennen von Kratzern oder Oberflächenanomalien ist ein weiterer Bereich, in dem KI glänzt. Während klassische Werkzeuge sorgfältig abgestimmte Schwellenwerte benötigen, kann KI lernen, wie „normal“ aussieht, und jede Abweichung – selbst subtile – markieren. Gerade in variablen Umgebungen ist diese Flexibilität von unschätzbarem Wert.
Nicht alles braucht KI
Es gibt immer noch viele Aufgaben, bei denen KI einfach keinen Sinn macht.
Präzise geometrische Messungen, Kantenerkennung oder Kalibrierung beruhen oft auf vorhersehbaren, regelbasierten Werkzeugen. Und das ist völlig in Ordnung – ja sogar notwendig.
Ein Kennzeichenlesegerät hingegen? Das ist das Revier der KI. Bei solchen Erkennungsaufgaben übertrifft KI jeden klassischen Algorithmus.
Fazit: Wählen Sie das, was das Problem löst, nicht das, was gerade im Trend liegt.
KI ersetzt die klassische Bildverarbeitung nicht – sie verbessert sie. Die besten Ergebnisse erzielt man, wenn man weiß, wann welcher Ansatz zum Einsatz kommen sollte. Deshalb bietet Eye Vision Technology beides: Werkzeuge, die wie KI erkennen und wie ein Messtechniker messen.
Denn letztendlich kommt es nicht auf den Hype an, sondern auf die Lösung.
Möchten Sie es in Aktion sehen?
Wenn Sie vor einer Herausforderung in den Bereichen Inspektion, Messung oder Automatisierung stehen, sprechen Sie mit uns.
Unsere EyeVision-Software kombiniert KI, Deep Learning und klassische Bildverarbeitung in einer flexiblen Plattform – so können Sie sich auf Ihre Aufgabe konzentrieren und müssen sich nicht zwischen verschiedenen Algorithmen entscheiden.
