Erforschung von Bildverarbeitung, Computer Vision und Machine Vision

Was ist Bildverarbeitung?

Beginnen wir mit der grundlegenden Technik, die sowohl der Computer Vision als auch dem maschinellen Sehen zugrunde liegt: der Bildverarbeitung. Dabei werden Algorithmen eingesetzt, um digitale Bilder zu bearbeiten und zu verbessern, indem Parameter wie Helligkeit, Kontrast und Farbbalance angepasst oder Rauschen herausgefiltert werden, um sie für eine weitergehende 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 zu erkennen, 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 unerlässlich 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 beliebte Bildbearbeitungstechniken: 

• Filterung: Die Filterung dient dazu, das Rauschen in einem Bild zu reduzieren, indem Schwankungen und Verzerrungen geglättet werden. Zu den gebräuchlichen Filtern gehören Gauß-Filter zum Weichzeichnen und Median-Filter zum Entfernen von Salz-und-Pfeffer-Rauschen, das als zufällige weiße und schwarze Pixel erscheint.
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• Kantenerkennung: Sie wird verwendet, um die Grenzen von Objekten in einem Bild zu identifizieren, indem scharfe Änderungen der Pixelintensität erkannt werden. Anwendungen wie die medizinische Bildgebung nutzen die Kantenerkennung, um die Struktur von Organen und Tumoren zu umreißen.
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• Schwellenwertbildung: Bei der Schwellenwertbildung in der Bildverarbeitung wird ein Graustufenbild durch Festlegen eines Schwellenwerts in ein Binärbild umgewandelt. Pixel, die über dem Schwellenwert liegen, werden weiß (1), und solche, die darunter liegen, werden schwarz (0). 

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Erforschung einer Anwendung der Bildverarbeitung

Die Bildwiederherstellung ist ein gutes Beispiel für eine Anwendung der Bildverarbeitung. Dabei geht es um die Wiederherstellung eines Bildes, das sich im Laufe der Zeit verschlechtert hat. Techniken wie Filterung und Rauschunterdrückung werden eingesetzt, um Markierungen, Kratzer, Flecken, Abnutzungserscheinungen zu entfernen und die ursprüngliche Qualität des Bildes wiederherzustellen. Die Bildrestaurierung ist besonders nützlich in Situationen, in denen Bilder von schlechter Qualität oder beschädigt sind, wie z. B. alte Fotos.

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Was ist Computer Vision?

Im Gegensatz zur Bildverarbeitung, die sich auf das Verändern und Verbessern von Bildern konzentriert, verleiht die Computer Vision Computern die Fähigkeit, die reale Welt zu sehen und zu verstehen. Viele Anwendungen nutzen die Computer Vision, um Objekte und Personen in Bildern oder Videobildern zu identifizieren und zu verstehen. Es ahmt das menschliche Sehen nach und versucht zu verstehen, wie wir das, was wir um uns herum sehen, wahrnehmen. 

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, wie z. B. Ultralytics YOLOv8, werden dann in verschiedenen Branchen für unterschiedliche Aufgaben wie Objekterkennung und Objektverfolgung eingesetzt.

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Selbstfahrende Autos wie Tesla nutzen beispielsweise die Computer Vision, um sich in der realen Welt zurechtzufinden. Die von den Bordkameras des Fahrzeugs aufgenommenen Bilder werden mit Hilfe von Computer Vision verarbeitet. Bildverarbeitungsaufgaben wie Objekterkennung, -verfolgung und -segmentierung sind für das Verständnis von Verkehrssituationen und der Umgebung von entscheidender Bedeutung. Eine weitere interessante Anwendung ist die Gesichtserkennung. Mithilfe von Computer Vision können Gesichtsmerkmale in Bildern analysiert und erkannt werden, indem das Gesicht einer Person in einem Bild oder Video erfasst, die wichtigsten Merkmale identifiziert und mit einer Datenbank mit gespeicherten Gesichtsdaten verglichen werden.

Was ist maschinelles Sehen?

Die industrielle Bildverarbeitung wird in großen Fabriken oder Produktionsstätten eingesetzt, um beispielsweise die Produktqualität zu gewährleisten und die Richtigkeit von Etiketten und Strichcodes auf den fertigen Produkten zu überprüfen. Die maschinelle Bild verarbeitung ist ein spezialisierter Zweig der Computerbildverarbeitung, der sich auf robuste Hardware stützt, die auch unter schwierigen Bedingungen effektiv funktioniert. Da diese Systeme in industrielle Anwendungen integriert sind, sind hohe Geschwindigkeit und Genauigkeit in Echtzeit unerlässlich. 

Schauen wir uns an, wie es funktioniert. Zunächst werden die Daten mit einer oder mehreren hochauflösenden Kameras erfasst. Diese Kameras können auch spezielle Funktionen wie Infrarot- oder Wärmebilder enthalten. Anschließend werden die erfassten Daten mit Hilfe von Computer-Vision-Techniken analysiert, um die benötigten Informationen zu extrahieren. Zu den extrahierten Informationen gehören in der Regel Details wie die Identifizierung von Objekten, Formen, Größen, Bewegungen, Mustern und Anomalien in der Szene, abhängig von der jeweiligen Anwendung.

Verstehen einer Anwendung des maschinellen Sehens

Die Qualitätskontrolle in Produktionslinien stellt sicher, dass nur qualitativ hochwertige Produkte den Kunden erreichen, was zu größerer Kundenzufriedenheit und höheren Gewinnen führt. Herkömmliche Methoden beruhen häufig auf manuellen Kontrollen, die sehr zeitaufwändig und fehleranfällig sein können. Eine mangelhafte Qualitätskontrolle kann auch zu Produktionsverzögerungen und finanziellen Verlusten führen und den Ruf eines Unternehmens beeinträchtigen. Eine hervorragende Lösung ist die Automatisierung von Aufgaben wie Oberflächeninspektion, Etikettenprüfung und Objektpositionierung mit Hilfe der maschinellen Bildverarbeitung.

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. 

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Es ist jedoch wichtig zu wissen, dass es bei der Arbeit mit der maschinellen Bildverarbeitung einige Einschränkungen zu beachten gibt. Bildverarbeitungssysteme benötigen oft hervorragende Lichtverhältnisse, um Produkte in industriellen Umgebungen zu beleuchten. Außerdem werden hochwertige Kameras, Prozessoren und Hardwarebeschleuniger benötigt, um Daten zu erfassen und den Analyseprozess zu beschleunigen. Da diese Systeme speziell für praktische Aufgaben in industriellen Umgebungen entwickelt wurden, sind sie in der Einrichtung oft sehr teuer.

Hauptunterschiede zwischen Bildverarbeitung, Computer Vision und Machine Vision

Nachdem wir nun alle drei Technologien getrennt voneinander besprochen und einige ihrer Anwendungen betrachtet haben, wollen wir sie nun genauer nebeneinander betrachten. 

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Die Bildverarbeitung eignet sich am besten für Aufgaben wie die Anpassung der Helligkeit oder die Rauschfilterung, die weniger Rechenleistung erfordern und nicht die Fähigkeit voraussetzen, komplexe visuelle Informationen zu verstehen. Computer Vision hingegen eignet sich hervorragend für die Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse aus Bildern und die Verarbeitung komplexer Szenen, erfordert aber mehr Rechenleistung und Komplexität. Die maschinelle Bildverarbeitung ist auf industrielle Anwendungen wie die automatische Inspektion zugeschnitten und wird häufig durch spezialisierte und kostspielige Systeme unterstützt.

Das große Ganze sehen

Bildverarbeitung, Computer Vision und maschinelles Sehen sind zwar eng miteinander verbunden, 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 ein Stück weiter, indem es Computern die Fähigkeit verleiht, visuelle Daten zu verstehen und sinnvoll auszuwerten. Sie ist entscheidend für Anwendungsfälle wie Gesichtserkennung und selbstfahrende Autos. Außerdem wird die maschinelle Bildverarbeitung speziell für industrielle Anwendungen eingesetzt. Sie automatisiert industrielle Prozesse wie Inspektionen und Qualitätskontrollen. 

Wenn Sie sich mit diesen Technologien und ihren Unterschieden vertraut machen, können Sie die für Ihre Anwendungen am besten geeignete auswählen, was zu einer höheren Effizienz und besseren Ergebnissen führt.

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