Erkundung von Bildverarbeitung, Computer Vision und maschinellem Sehen
Entdecke die Unterschiede zwischen Bildverarbeitung, Computer Vision und industrieller Bildverarbeitung und erfahre, wie diese Technologien für Aufgaben wie die visuelle Datenanalyse eingesetzt werden.
KI kann zur Analyse verschiedenster Daten eingesetzt werden. Bei visuellen Daten wie Bildern und Videos fällt dies in den Bereich der visuellen Datenanalyse, die verschiedene Technologien umfasst. Bildverarbeitung, Computer Vision und maschinelles Sehen ermöglichen es Computern, durch die Analyse von Bildern und Videoframes die Welt zu sehen und zu verstehen. Obwohl diese drei Technologien ähnlich erscheinen, gibt es wesentliche Unterschiede, durch die sie sich für unterschiedliche Anwendungen eignen. Die Bildverarbeitung konzentriert sich auf die Bearbeitung und Verbesserung von Bildern und Videoframes, während Computer Vision noch einen Schritt weitergeht und diese verarbeiteten Bilder nutzt, damit Computer deren Inhalte interpretieren und verstehen können. Maschinelles Sehen hingegen wendet Computer-Vision-Techniken speziell in industriellen Umgebungen an, etwa für Inspektionen und Qualitätskontrolle.
Abb. 1. Die wichtigsten Technologien zur Analyse visueller Daten.
Diese drei Bereiche ermöglichen vielfältige Anwendungen in zahlreichen Branchen, beispielsweise im Gesundheitswesen, in der Fertigung und in der Landwirtschaft. In diesem Artikel sehen wir uns die Bildverarbeitung, Computer Vision und maschinelles Sehen an und erläutern ihre Unterschiede. Außerdem zeigen wir, wie sie funktionieren und in verschiedenen Branchen eingesetzt werden. Legen wir los.
Was ist Bildverarbeitung?#
Beginnen wir mit der grundlegenden Technik hinter Computer Vision und maschinellem Sehen: der Bildverarbeitung. Dabei werden Algorithmen eingesetzt, um digitale Bilder zu bearbeiten und zu verbessern. Parameter wie Helligkeit, Kontrast und Farbbalance werden angepasst oder Bildrauschen wird herausgefiltert, um die Bilder für weiterführende Analysen und Interpretationen vorzubereiten.
Sehen wir uns an, wie das funktioniert. Bei der Bildverarbeitung werden Bilder in einzelne Pixel zerlegt, die anschließend bearbeitet werden, um die gewünschten Effekte zu erzielen. Um ein Bild beispielsweise heller zu machen, kann der Algorithmus die Intensität jedes Pixels erhöhen. Zur Kantenerkennung kann er nach plötzlichen Änderungen der Pixelwerte suchen. Durch die Anwendung mathematischer Operationen und Algorithmen auf diese Pixel lässt sich die Bildqualität verbessern, lassen sich Informationen extrahieren oder lassen sich neue Bilder erzeugen.
Techniken der Bildverarbeitung sind auch für die Datenverarbeitung und die Erstellung visueller Datensätze mit klaren, hochwertigen Bildern unverzichtbar und helfen Computer-Vision- sowie Systemen für maschinelles Sehen dabei, diese präzise zu analysieren. Bibliotheken wie OpenCV und MATLAB bieten robuste Frameworks, die diese Bildverarbeitungstechniken für Entwickler und Forschende in zahlreichen Fachbereichen zugänglich machen.
Hier sind einige gängige Bildverarbeitungstechniken:
- Filterung: Die Filterung wird eingesetzt, um den Rauschpegel in einem Bild zu reduzieren, indem Variationen und Verzerrungen geglättet werden. Zu den gängigen Filtern gehören Gauß-Filter zum Weichzeichnen und Medianfilter zum Entfernen von Salz-und-Pfeffer-Rauschen, das als zufällig verteilte weiße und schwarze Pixel erscheint.
- Kantenerkennung: Sie wird eingesetzt, um die Grenzen von Objekten in einem Bild zu bestimmen, indem starke Änderungen der Pixelintensität erkannt werden. Anwendungen wie die medizinische Bildgebung nutzen die Kantenerkennung, um die Struktur von Organen und Tumoren abzugrenzen.
- Schwellwertverfahren: Beim Schwellwertverfahren in der Bildverarbeitung wird ein Graustufenbild durch Festlegen eines Schwellwerts in ein Binärbild umgewandelt. Pixel oberhalb des Schwellwerts werden weiß (1) und Pixel darunter schwarz (0).
Abb. 2. Ein Graustufenbild vor und nach der Anwendung eines Schwellwertverfahrens.
Eine Anwendung der Bildverarbeitung im Detail#
Die Bildrestaurierung ist ein gutes Beispiel für eine Anwendung der Bildverarbeitung. Dabei wird ein Bild wiederhergestellt, dessen Qualität im Laufe der Zeit beeinträchtigt wurde. Techniken wie Filterung und Rauschreduzierung werden eingesetzt, um Markierungen, Kratzer, Flecken sowie Abnutzungs- und Verschleißspuren zu entfernen und das beschädigte Bild in seine ursprüngliche Qualität zurückzuversetzen. Die Bildrestaurierung ist besonders nützlich, wenn Bilder von geringer Qualität oder beschädigt sind, etwa bei alten Fotografien.
Abb. 3. Mit Bildverarbeitung lassen sich alte beschädigte Bilder restaurieren.
Was ist Computer Vision?#
Im Gegensatz zur Bildverarbeitung, die sich auf die Veränderung und Verbesserung von Bildern konzentriert, verleiht Computer Vision Computern die Fähigkeit, die reale Welt zu sehen und zu verstehen. Viele Anwendungen nutzen Computer Vision, um Objekte und Menschen in Bildern oder Videoframes zu erkennen und zu verstehen. Computer Vision bildet das menschliche Sehen nach und versucht zu reproduzieren, wie wir die Welt um uns herum wahrnehmen.
Computer Vision kann zur Automatisierung von Aufgaben wie Überwachung eingesetzt werden. Darüber hinaus gibt es zahlreiche praktische Anwendungen, etwa Gesichtserkennung, medizinische Bildgebung und autonome Fahrzeuge. Computer-Vision-Modelle werden mithilfe von Deep-Learning-Techniken trainiert, um komplexe Merkmale und Muster aus umfangreichen Bilddatensätzen zu extrahieren und zu erkennen. Verschiedene Branchen setzen diese trainierten Modelle, etwa Ultralytics YOLOv8, anschließend für unterschiedliche Aufgaben wie Objekterkennung und Objektverfolgung ein.
Abb. 4. Ein Beispiel für die Verwendung von Ultralytics YOLOv8 zur Objekterkennung.
Beispielsweise nutzen selbstfahrende Autos wie Tesla Computer Vision, um sich in der realen Welt zu orientieren. Die Aufnahmen der bordeigenen Kameras des Fahrzeugs werden mithilfe von Computer Vision verarbeitet. Computer-Vision-Aufgaben wie Objekterkennung und -verfolgung sowie Segmentierung sind entscheidend für das Verständnis der Verkehrssituation und der Umgebung. Eine weitere interessante Anwendung ist die Gesichtserkennung. Computer Vision kann eingesetzt werden, um Gesichtsmerkmale in Bildern zu analysieren und zu erkennen, indem das Gesicht einer Person aus einem Bild oder Video erfasst, wichtige Merkmale identifiziert und mit einer Datenbank gespeicherter Gesichtsdaten verglichen werden.
Was ist maschinelles Sehen?#
Maschinelles Sehen wird in industriellen Umgebungen eingesetzt, etwa in großen Fabriken oder Produktionsstätten, um beispielsweise die Produktqualität sicherzustellen und die Richtigkeit von Etiketten und Barcodes auf fertigen Produkten zu überprüfen. Maschinelles Sehen ist ein spezialisierter Bereich von Computer Vision, der für einen zuverlässigen Betrieb unter schwierigen Bedingungen auf robuster Hardware basiert. Da diese Systeme in industrielle Anwendungen integriert sind, sind hohe Geschwindigkeit und Genauigkeit in Echtzeit unverzichtbar.
Sehen wir uns an, wie das funktioniert. Zunächst werden mithilfe einer oder mehrerer hochauflösender Kameras Daten erfasst. Diese Kameras können auch spezielle Funktionen wie Infrarot- oder Wärmebildaufnahmen bieten. Anschließend werden die erfassten Daten mithilfe von Computer-Vision-Techniken analysiert, um die benötigten Informationen zu extrahieren. Dazu gehören je nach konkreter Anwendung typischerweise Angaben zur Identität, Form, Größe und Bewegung von Objekten, zu Mustern sowie zu möglichen Anomalien in der Szene.
Eine Anwendung des maschinellen Sehens im Detail#
Die Qualitätskontrolle in Fertigungslinien stellt sicher, dass nur hochwertige Produkte die Kunden erreichen, was zu höherer Kundenzufriedenheit und größeren Gewinnen führt. Traditionelle Methoden beruhen häufig auf manuellen Inspektionen, die sehr zeitaufwendig und anfällig für menschliche Fehler sein können. Eine mangelhafte Qualitätskontrolle kann außerdem zu Produktionsverzögerungen und finanziellen Verlusten führen und den Ruf eines Unternehmens beeinträchtigen. Eine gute Lösung ist die Automatisierung von Aufgaben wie Oberflächeninspektion, Etikettenprüfung und Objektpositionierung mithilfe maschinellen Sehens.
Beispielsweise ist in der Pharmaindustrie die Produktqualität entscheidend, und zur Einhaltung hoher Standards gelten strenge Vorschriften. Maschinelles Sehen kann sicherstellen, dass Blisterpackungen die richtige Anzahl an Tabletten enthalten, indem überprüft wird, ob jede Packung genau die vorgesehene Menge enthält, beispielsweise zehn Tabletten in einer 10er-Packung. Ein Computer-Vision-Modell wie YOLOv8 kann eingesetzt werden, um die Tabletten zu erkennen und mithilfe der Objekterkennung zu zählen.
Abb. 5. Maschinelles Sehen kann zur Qualitätskontrolle in der Pharmaindustrie eingesetzt werden.
Es ist jedoch wichtig, einige Einschränkungen beim Einsatz maschinellen Sehens zu berücksichtigen. Systeme für maschinelles Sehen benötigen häufig hervorragende Lichtverhältnisse, um Produkte in industriellen Umgebungen auszuleuchten. Außerdem sind hochwertige Kameras, Prozessoren und Hardwarebeschleuniger erforderlich, um Daten zu erfassen und die Analyse zu beschleunigen. Da diese Systeme speziell für praktische Aufgaben in industriellen Umgebungen entwickelt werden, können sie in der Anschaffung teuer sein.
Die wichtigsten Unterschiede zwischen Bildverarbeitung, Computer Vision und maschinellem Sehen#
Nachdem wir alle drei Technologien einzeln besprochen und einige ihrer Anwendungen betrachtet haben, vergleichen wir sie nun genauer miteinander.
Abb. 6. Ein direkter Vergleich von Bildverarbeitung, Computer Vision und maschinellem Sehen.
Die Bildverarbeitung eignet sich am besten für Aufgaben wie die Anpassung der Helligkeit oder die Rauschfilterung, die weniger Rechenleistung benötigen und kein Verständnis komplexer visueller Informationen voraussetzen. Computer Vision hingegen ist besonders gut darin, aussagekräftige Erkenntnisse aus Bildern zu gewinnen und komplexe Szenen zu verarbeiten, erfordert jedoch mehr Rechenressourcen und eine höhere Systemkomplexität. Maschinelles Sehen ist dagegen auf industrielle Anwendungen wie automatisierte Inspektionen zugeschnitten und wird häufig durch spezialisierte und kostenintensive Systeme unterstützt.
Das große Ganze im Blick#
Obwohl Bildverarbeitung, Computer Vision und maschinelles Sehen eng miteinander verbunden sind, erfüllen sie jeweils unterschiedliche Zwecke. Die Bildverarbeitung verbessert und bearbeitet Bilder auf Pixelebene und eignet sich dadurch besonders für Aufgaben wie die Bildrekonstruktion.
Computer Vision geht hingegen noch einen Schritt weiter, indem sie Computern die Fähigkeit verleiht, visuelle Daten zu verstehen und zu interpretieren. Sie ist für Anwendungsfälle wie Gesichtserkennung und selbstfahrende Autos von entscheidender Bedeutung. Maschinelles Sehen wird dagegen speziell für industrielle Anwendungen eingesetzt. Es automatisiert industrielle Prozesse wie Inspektionen und Qualitätskontrolle.
Wenn du diese Technologien und ihre Unterschiede verstehst, kannst du die am besten geeignete Technologie für deine Anwendungen auswählen und dadurch die Effizienz steigern und bessere Ergebnisse erzielen.
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