26. September 2024
Entdecken Sie die Unterschiede zwischen Bildverarbeitung, Computer Vision und Machine Vision und wie diese Technologien für Aufgaben wie die Analyse visueller Daten eingesetzt werden.
KI kann verwendet werden, um alle Arten von Daten zu analysieren, und wenn es um visuelle Daten wie Bilder und Videos geht, fällt dies unter den Bereich der Bildanalyse, die verschiedene Technologien umfasst. Bildverarbeitung, Computer Vision und Machine Vision ermöglichen es Computern, die Welt zu sehen und zu verstehen, indem sie Bilder und Videoframes analysieren. Obwohl diese drei Technologien ähnlich erscheinen, machen sie wichtige Unterschiede für eine Vielzahl von Anwendungen nützlich. Die Bildverarbeitung konzentriert sich auf die Bearbeitung und Verbesserung von Bildern und Videoframes, während Computer Vision noch einen Schritt weiter geht, indem sie diese verarbeiteten Bilder verwendet, um Computern zu helfen, ihren Inhalt zu interpretieren und zu verstehen. Machine Vision hingegen wendet Computer-Vision-Techniken speziell in industriellen Umgebungen an, beispielsweise für Inspektions- und Qualitätskontrollaufgaben.
.webp)
Diese drei Bereiche ermöglichen verschiedene Anwendungen in vielen Branchen, wie z. B. im Gesundheitswesen, in der Fertigung und in der Landwirtschaft. In diesem Artikel werden wir die Bildverarbeitung, Computer Vision und Machine Vision untersuchen und ihre Unterschiede erörtern. Wir werden auch erläutern, wie sie funktionieren und wie sie in verschiedenen Branchen eingesetzt werden. Fangen wir an.
Beginnen wir mit der grundlegenden Technik, die sowohl Computer Vision als auch Machine Vision zugrunde liegt: der Bildverarbeitung. Sie umfasst die Verwendung von Algorithmen zur Bearbeitung und Verbesserung digitaler Bilder, wobei Parameter wie Helligkeit, Kontrast, Farbbalance angepasst oder Rauschen herausgefiltert werden, um sie für eine fortgeschrittenere Analyse und Interpretation vorzubereiten.
Schauen wir uns einmal an, wie das funktioniert. Bei der Bildverarbeitung werden Bilder in einzelne Pixel zerlegt und diese Pixel dann manipuliert, um die gewünschten Effekte zu erzielen. Um beispielsweise ein Bild heller zu machen, kann der Algorithmus die Intensität jedes Pixels erhöhen. Um Kanten detect , kann er auch nach plötzlichen Änderungen der Pixelwerte suchen. Durch die Anwendung von mathematischen Operationen und Algorithmen auf diese Pixel kann die Bildverarbeitung zur Verbesserung der Bildqualität, zur Extraktion von Informationen oder zur Erstellung neuer Bilder eingesetzt werden.
Bildverarbeitungstechniken sind auch für die Datenverarbeitung und die Erstellung visueller Datensätze mit klaren, qualitativ hochwertigen Bildern unverzichtbar und helfen Computer-Vision- und Machine-Vision-Systemen, diese genau zu analysieren. Bibliotheken wie OpenCV und MATLAB bieten robuste Frameworks, die diese Bildverarbeitungstechniken für Entwickler und Forscher in verschiedenen Bereichen zugänglich machen.
Hier sind einige gängige Bildverarbeitungstechniken:
.webp)
Bildrestaurierung ist ein gutes Beispiel für eine Anwendung der Bildverarbeitung. Sie umfasst die Wiederherstellung eines Bildes, das im Laufe der Zeit beschädigt wurde. Techniken wie Filterung und Rauschunterdrückung werden verwendet, um Markierungen, Kratzer, Flecken, Abnutzungserscheinungen und Beschädigungen zu entfernen und das beschädigte Bild in seiner ursprünglichen Qualität wiederherzustellen. Die Bildrestaurierung ist besonders nützlich in Situationen, in denen Bilder von geringer Qualität oder beschädigt sind, wie z. B. bei alten Fotos.
Im Gegensatz zur Bildverarbeitung, die sich auf die Veränderung und Verbesserung von Bildern konzentriert, gibt Computer Vision Computern die Fähigkeit, die reale Welt zu sehen und zu verstehen. Viele Anwendungen nutzen Computer Vision, um Objekte und Personen in Bildern oder Videoframes zu identifizieren und zu verstehen. Sie repliziert das menschliche Sehen und versucht, zu replizieren, wie wir das, was wir um uns herum sehen, verstehen.
Computer Vision kann zur Automatisierung von Aufgaben wie der Überwachung eingesetzt werden. Es gibt auch eine Vielzahl praktischer Anwendungen wie Gesichtserkennung, medizinische Bildgebung und autonome Fahrzeuge. Computer-Vision-Modelle werden mithilfe von Deep-Learning-Techniken trainiert, um komplexe Merkmale und Muster aus großen Bilddatensätzen zu extrahieren und zu erkennen. Diese trainierten Modelle werden dann in verschiedenen Branchen eingesetzt, z. B. Ultralytics YOLOv8für verschiedene Aufgaben wie Objekterkennung und Objektverfolgung.
Zum Beispiel nutzen selbstfahrende Autos wie Tesla Computer Vision, um in der realen Welt zu navigieren. Das von den bordeigenen Kameras des Autos aufgenommene Material wird mithilfe von Computer Vision verarbeitet. Computer-Vision-Aufgaben wie Objekterkennung, -verfolgung und -segmentierung sind entscheidend für das Verständnis von Verkehrssituationen und der Umgebung. Eine weitere interessante Anwendung ist die Gesichtserkennung. Computer Vision kann verwendet werden, um Gesichtsmerkmale in Bildern zu analysieren und zu erkennen, indem das Gesicht einer Person von einem Bild oder Video erfasst, Schlüsselmerkmale identifiziert und mit einer Datenbank gespeicherter Gesichtsdaten verglichen werden.
Maschinelles Sehen wird in industriellen Umgebungen wie großen Produktionsstätten oder Fertigungsanlagen für Anwendungen wie die Sicherstellung der Produktqualität und die Überprüfung der Richtigkeit von Etiketten und Barcodes auf fertigen Produkten eingesetzt. Maschinelles Sehen ist ein spezialisierter Zweig der Computer Vision, der auf robuster Hardware basiert, um unter schwierigen Bedingungen effektiv zu funktionieren. Da diese Systeme in industrielle Anwendungen integriert sind, sind hohe Geschwindigkeit und Echtzeitgenauigkeit unerlässlich.
Sehen wir uns an, wie es funktioniert. Zuerst werden Daten mit einer oder mehreren hochauflösenden Kameras erfasst. Diese Kameras können auch spezielle Funktionen wie Infrarot- oder Wärmebildgebung umfassen. Dann werden die erfassten Daten mithilfe von Computer-Vision-Techniken analysiert, um die benötigten Informationen zu extrahieren. Die extrahierten Informationen umfassen typischerweise Details wie Objektidentifikation, Formen, Größen, Bewegungen, Muster und alle in der Szene vorhandenen Anomalien, abhängig von der spezifischen Anwendung.
Die Qualitätskontrolle in Fertigungsproduktionslinien stellt sicher, dass nur qualitativ hochwertige Produkte die Kunden erreichen, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit und höheren Gewinnen führt. Traditionelle Methoden beruhen oft auf manueller Inspektion, die sehr zeitaufwändig und anfällig für menschliche Fehler sein kann. Eine schlechte Qualitätskontrolle kann auch zu Produktionsverzögerungen und finanziellen Verlusten führen, was den Ruf eines Unternehmens beeinträchtigt. Eine gute Lösung ist die Automatisierung von Aufgaben wie Oberflächeninspektion, Etikettenprüfung und Objektpositionierung mithilfe von maschinellem Sehen.
In der pharmazeutischen Industrie beispielsweise ist die Produktqualität von entscheidender Bedeutung, und es gelten strenge Vorschriften zur Einhaltung hoher Standards. Mit Hilfe der industriellen Bildverarbeitung kann sichergestellt werden, dass die Blisterpackungen die richtige Anzahl von Tabletten enthalten, indem überprüft wird, dass jede Packung genau die richtige Menge enthält, z. B. zehn Tabletten in einer 10er-Packung. Ein Bildverarbeitungsmodell wie YOLOv8 kann zur Identifizierung und Zählung der Pillen mittels Objekterkennung eingesetzt werden.
Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass es einige Einschränkungen gibt, die bei der Arbeit mit maschinellem Sehen zu berücksichtigen sind. Systeme für maschinelles Sehen benötigen oft ausgezeichnete Lichtverhältnisse, um Produkte in industriellen Umgebungen auszuleuchten. Hochwertige Kameras, Prozessoren und Hardwarebeschleuniger sind ebenfalls erforderlich, um Daten zu erfassen und den Analyseprozess zu beschleunigen. Eine direkte Folge davon, dass diese Systeme speziell für praktische Aufgaben in industriellen Umgebungen konzipiert sind, ist, dass ihre Einrichtung teuer sein kann.
Nachdem wir nun alle drei Technologien separat besprochen und einige ihrer Anwendungen betrachtet haben, wollen wir sie uns einmal nebeneinander genauer ansehen.
.webp)
Die Bildverarbeitung eignet sich am besten für Aufgaben wie die Anpassung der Helligkeit oder die Rauschfilterung, die weniger Rechenleistung benötigen und nicht die Fähigkeit erfordern, komplexe visuelle Informationen zu verstehen. Computer Vision hingegen zeichnet sich dadurch aus, dass sie aussagekräftige Erkenntnisse aus Bildern extrahiert und komplexe Szenen verarbeitet, aber sie erfordert mehr Rechenressourcen und Komplexität. Maschinelles Sehen ist unterdessen auf industrielle Anwendungen wie die automatisierte Inspektion zugeschnitten und wird oft von spezialisierten und kostspieligen Systemen unterstützt.
Bildverarbeitung, Computer Vision und maschinelles Sehen sind zwar eng miteinander verwandt, dienen aber jeweils unterschiedlichen Zwecken. Die Bildverarbeitung verbessert und manipuliert Bilder auf Pixelebene, was sie für Aufgaben wie die Bildrekonstruktion sehr nützlich macht.
Computer Vision hingegen geht noch einen Schritt weiter, indem sie Computern die Fähigkeit gibt, visuelle Daten zu verstehen und zu interpretieren. Sie ist entscheidend für Anwendungsfälle wie Gesichtserkennung und selbstfahrende Autos. Darüber hinaus wird maschinelles Sehen speziell für industrielle Anwendungen eingesetzt. Es automatisiert industrielle Prozesse wie Inspektionen und Qualitätskontrolle.
Indem Sie diese Technologien und ihre Unterschiede verstehen, können Sie die am besten geeignete für Ihre Anwendungen auswählen, was zu einer verbesserten Effizienz und besseren Ergebnissen führt.
Lasst uns gemeinsam lernen und forschen! Besuchen Sie unser GitHub-Repository, um unsere Beiträge zur KI zu sehen, und vergessen Sie nicht, sich mit unserer Community auszutauschen. Sehen Sie, wie wir Branchen wie das produzierende Gewerbe und das Gesundheitswesen mit modernster KI-Technologie neu definieren.
.webp)
