Erkundung von Bildverarbeitung, Computer Vision und Machine Vision

KI kann verwendet werden, um alle Arten von Daten zu analysieren. Wenn es um visuelle Daten wie Bilder und Videos geht, fällt dies in den Bereich der Bildanalytik, die verschiedene Technologien umfasst. Bildverarbeitung, computer vision und machine vision ermöglichen es Computern, die Welt durch die Analyse von Bildern und Videoframes zu sehen und zu verstehen. Obwohl diese drei Technologien ähnlich wirken, gibt es wichtige Unterschiede, die sie für eine Vielzahl von Anwendungen nützlich machen. Die Bildverarbeitung konzentriert sich auf die Manipulation und Verbesserung von Bildern und Videoframes, während computer vision noch einen Schritt weitergeht, indem sie diese verarbeiteten Bilder nutzt, um Computern dabei zu helfen, deren Inhalt zu interpretieren und zu verstehen. Machine vision hingegen wendet computer vision-Techniken speziell in industriellen Umgebungen an, wie etwa bei Inspektions- und Qualitätskontrollaufgaben.

Abb. 1. Die wichtigsten Technologien zur Analyse visueller Daten.

Diese drei Bereiche ermöglichen verschiedene Anwendungen in vielen Branchen, wie zum Beispiel im Gesundheitswesen, in der Fertigung und in der Landwirtschaft. In diesem Artikel schauen wir uns die Bildverarbeitung, computer vision und machine vision genauer an und besprechen ihre Unterschiede. Wir gehen auch darauf ein, wie sie funktionieren und wie sie in verschiedenen Branchen eingesetzt werden. Lass uns anfangen.

Was ist Bildverarbeitung?#

Beginnen wir mit der grundlegenden Technik hinter Computer Vision und Machine Vision: der Bildverarbeitung. Sie beinhaltet die Verwendung von Algorithmen zur Manipulation und Verbesserung digitaler Bilder, indem Parameter wie Helligkeit, Kontrast, Farbbalance angepasst oder Rauschen herausgefiltert werden, um sie für eine fortgeschrittenere Analyse und Interpretation vorzubereiten.

Schauen wir uns an, wie es funktioniert. Die Bildverarbeitung erfolgt durch das Zerlegen von Bildern in einzelne Pixel und die anschließende Manipulation dieser Pixel, um die gewünschten Effekte zu erzielen. Um beispielsweise ein Bild aufzuhellen, könnte der Algorithmus die Intensität jedes Pixels erhöhen. Ähnlich könnte er bei der Kantenerkennung nach plötzlichen Änderungen der Pixelwerte suchen. Durch die Anwendung mathematischer Operationen und Algorithmen auf diese Pixel kann die Bildverarbeitung dazu genutzt werden, die Bildqualität zu verbessern, Informationen zu extrahieren oder neue Bilder zu erstellen.

Techniken der Bildverarbeitung sind zudem unerlässlich für die Datenverarbeitung und die Erstellung visueller Datensätze mit klaren, qualitativ hochwertigen Bildern und helfen computer vision- und Machine-Vision-Systemen dabei, diese präzise zu analysieren. Bibliotheken wie OpenCV und MATLAB bieten robuste Frameworks, die diese Bildverarbeitungstechniken für Entwickler und Forscher in verschiedensten Bereichen zugänglich machen.

Hier sind einige beliebte Bildverarbeitungstechniken:

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

Fig 2. Ein Graustufenbild vor und nach der Schwellenwertbildung.

Erkundung einer Anwendung der Bildverarbeitung#

Bildrestaurierung ist ein hervorragendes Beispiel für eine Anwendung der Bildverarbeitung. Dabei wird ein Bild wiederhergestellt, das im Laufe der Zeit beschädigt wurde. Techniken wie Filterung und Rauschunterdrückung werden eingesetzt, um Markierungen, Kratzer, Schlieren, Abnutzung und Verschleiß zu entfernen und das beschädigte Bild in seine ursprüngliche Qualität zurückzuversetzen. Die Bildrestaurierung ist besonders nützlich in Situationen, in denen Bilder von schlechter Qualität oder beschädigt sind, wie zum Beispiel alte Fotografien.

Abb. 3. Bildverarbeitung kann verwendet werden, um alte, beschädigte Bilder wiederherzustellen.

Was ist Computer Vision?#

Im Gegensatz zur Bildverarbeitung, die sich auf das Verändern und Verbessern 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 Personen in Bildern oder Video-Frames zu identifizieren und zu verstehen. Sie repliziert das menschliche Sehen und versucht nachzubilden, wie wir Sinn aus dem machen, was wir um uns herum sehen.

Computer Vision kann zur Automatisierung von Aufgaben wie Überwachung eingesetzt werden. Sie bietet zudem eine breite Palette 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 groß angelegten Bilddatensätzen zu extrahieren und zu identifizieren. Verschiedene Branchen nutzen diese trainierten Modelle, wie etwa Ultralytics YOLOv8, für unterschiedliche Aufgaben wie Objekterkennung und Objektverfolgung.

Abb. 4. Ein Beispiel für die Verwendung von Ultralytics YOLOv8 zur Objekterkennung.

Beispielsweise nutzen selbstfahrende Autos wie die von Tesla Computer Vision, um sich in der realen Welt zu bewegen. Das von den bordeigenen Kameras des Autos erfasste Material wird mittels Computer Vision verarbeitet. Computer-Vision-Aufgaben wie Objekterkennung, Tracking 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 aus einem Bild oder Video erfasst, Schlüsselmerkmale identifiziert und diese mit einer Datenbank gespeicherter Gesichtsdaten verglichen werden.

Was ist Machine Vision?#

Machine vision wird in industriellen Umgebungen wie großen Fabriken oder Produktionsstätten für Anwendungen wie die Sicherung der Produktqualität und die Überprüfung der Richtigkeit von Etiketten und Barcodes auf Fertigprodukten eingesetzt. Machine vision ist ein spezialisierter Zweig von Computer Vision, der auf langlebige Hardware angewiesen ist, um unter harten Bedingungen effektiv zu funktionieren. Da diese Systeme in industrielle Anwendungen integriert sind, sind hohe Geschwindigkeit und Echtzeitgenauigkeit unerlässlich.

Schauen wir uns an, wie es funktioniert. Zunächst werden Daten mit einer oder mehreren hochauflösenden Kameras erfasst. Diese Kameras können auch über spezielle Funktionen wie Infrarot- oder Wärmebildgebung verfügen. Anschließend werden die gesammelten Daten mithilfe von Computer-Vision-Techniken analysiert, um die benötigten Informationen zu extrahieren. Die extrahierten Informationen umfassen je nach spezifischer Anwendung typischerweise Details wie Objektidentifikation, Formen, Größen, Bewegungen, Muster und etwaige Anomalien in der Szene.

Verständnis einer Anwendung von Machine Vision#

Die Qualitätskontrolle in Fertigungslinien stellt sicher, dass nur qualitativ hochwertige Produkte die Kunden erreichen, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit und gesteigerten Gewinnen führt. Herkömmliche Methoden basieren oft auf manuellen Inspektionen, die sehr zeitaufwändig und anfällig für menschliche Fehler sein können. Eine mangelhafte Qualitätskontrolle kann zudem zu Produktionsverzögerungen und finanziellen Verlusten führen, was den Ruf des Unternehmens schädigt. Eine hervorragende Lösung ist die Automatisierung von Aufgaben wie Oberflächeninspektion, Etikettenprüfung und Objektpositionierung mithilfe von Machine Vision.

In der pharmazeutischen Industrie beispielsweise ist die Produktqualität von entscheidender Bedeutung, und es gelten strenge Vorschriften, um hohe Standards einzuhalten. Machine Vision kann eingesetzt werden, um sicherzustellen, dass Blisterpackungen die korrekte Anzahl an Pillen enthalten, und zu überprüfen, ob jede Packung genau die richtige Menge aufweist, wie etwa zehn Pillen in einer 10er-Packung. Ein Computer-Vision-Modell wie YOLOv8 kann verwendet werden, um die Pillen mittels Objekterkennung zu identifizieren und zu zählen.

Abb. 5. Machine vision kann für die Qualitätskontrolle in der Pharmaindustrie eingesetzt werden.

Es ist jedoch wichtig zu wissen, dass bei der Arbeit mit Machine Vision einige Einschränkungen zu berücksichtigen sind. Machine vision-Systeme benötigen oft hervorragende Lichtverhältnisse, um Produkte in industriellen Umgebungen zu beleuchten. Hochwertige Kameras, Prozessoren und Hardwarebeschleuniger sind ebenfalls erforderlich, um Daten zu erfassen und den Analyseprozess zu beschleunigen. Als direktes Resultat davon, dass diese Systeme speziell für praktische Aufgaben in industriellen Umgebungen entwickelt wurden, können ihre Anschaffungskosten hoch sein.

Hauptunterschiede zwischen Bildverarbeitung, Computer Vision und Machine Vision#

Nachdem wir alle drei Technologien separat besprochen und uns einige ihrer Anwendungen angesehen haben, werfen wir einen genaueren Blick auf sie im direkten Vergleich.

Abb. 6. Ein direkter Vergleich von Bildverarbeitung, computer vision und machine vision.

Die Bildverarbeitung eignet sich am besten für Aufgaben wie das Anpassen der Helligkeit oder Rauschfilterung, die weniger Rechenleistung erfordern und keine Fähigkeit zur Interpretation komplexer visueller Informationen voraussetzen. Andererseits glänzt Computer Vision beim Extrahieren aussagekräftiger Erkenntnisse aus Bildern und beim Handhaben komplexer Szenen, erfordert jedoch mehr Rechenressourcen und Komplexität. Inzwischen ist machine vision auf industrielle Anwendungen wie automatisierte Inspektionen zugeschnitten und wird oft durch spezialisierte und kostspielige Systeme unterstützt.

Das Gesamtbild sehen#

Obwohl Bildverarbeitung, Computer Vision und Machine Vision eng miteinander verbunden sind, verfolgen sie jeweils unterschiedliche Zwecke. Bildverarbeitung verbessert und manipuliert Bilder auf Pixelebene, was sie für Aufgaben wie Bildrekonstruktion sehr nützlich macht.

Computer Vision hingegen geht einen Schritt weiter, indem sie Computern die Fähigkeit verleiht, visuelle Daten zu verstehen und zu interpretieren. Sie ist entscheidend für Anwendungsfälle wie Gesichtserkennung und selbstfahrende Autos. Darüber hinaus wird Machine Vision speziell für industrielle Anwendungen eingesetzt. Sie automatisiert industrielle Prozesse wie Inspektionen und Qualitätskontrolle.

Durch das Verständnis dieser Technologien und ihrer Unterschiede kannst du die am besten geeignete für deine Anwendungen auswählen, was zu verbesserter Effizienz und besseren Ergebnissen führt.

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