Wie hoch sind die Kosten für die Einführung eines Bildverarbeitungssystems?

Komponenten eines Computer Vision Systems

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Mai 2020
von
Michael Welsch
&

In den letzten vier Jahrzehnten wurde die industrielle Bildverarbeitung für eine Vielzahl von Fertigungsaufgaben eingesetzt. Die ersten Anwender waren Halbleiter- und Elektronikhersteller. Um die Jahrtausendwende machten sie etwa die Hälfte der Bildverarbeitungsanwendungen in der Fertigung aus. Seitdem hat die Akzeptanz im gesamten Fertigungssektor zugenommen. Heute werden Bildverarbeitungssysteme auch in der Lebensmittel-, Pharma-, Holz- und Papier-, Kunststoff-, Metallverarbeitungs- und anderen Industrien eingesetzt.

In den frühen 1980er Jahren wurde die industrielle Bildverarbeitung als neue, unverzichtbare Technologie für die Fertigungsautomatisierung vermarktet. Das Versprechen, das menschliche Auge durch technische Mechanismen zu imitieren, weckte jedoch Erwartungen, die nicht sofort erfüllt werden konnten. Die Pioniere hatten mit komplexen Programmieranforderungen, schwierigen Installationen, mittelmäßiger Funktionalität und geringer Zuverlässigkeit zu kämpfen. Die Technologie, die für die erfolgreiche Implementierung eines Systems erforderlich war, war für die meisten Anwender schlichtweg unerreichbar oder unerschwinglich.

Erst in den späten 1990er Jahren erlebte die industrielle Bildverarbeitung einen großen Durchbruch. Kameras und PC-Technologie wurden immer ausgereifter und spezialisierte Unternehmen boten professionelle Dienstleistungen an. Da die Software jedoch jedes Mal mit deterministischen Methoden für die Anwendung entwickelt werden musste, mussten Integrationsprojekte mit deutlich mehr als 100.000 € budgetiert werden. Oft wurde die Automatisierung auf die begrenzten Möglichkeiten der Bildverarbeitung optimiert. So war die industrielle Bildverarbeitung nur für die ganz großen Herausforderungen in der Automatisierung reserviert.

Heute ist das anders. Selbstlernende Algorithmen machen den Entwicklungsaufwand und die Notwendigkeit, perfekte Bedingungen zu schaffen, weitgehend überflüssig. Auf der technischen Seite werden keine speziellen Kameras, Framegrabber und PCs mehr benötigt. Dank der Entwicklung von Smartphones sind Kameras und eingebettete Systeme deutlich billiger und gleichzeitig viel besser geworden.

Ein Computer Vision System besteht aus drei Komponenten:

(1) Kamera: CMOS-Kameras werden immer kleiner, leichter und billiger. Universalsensoren (z.B. von Sony) bieten Auflösungen im Megapixelbereich mit mehreren hundert Bildern pro Sekunde, um auch schnelle Vorgänge zu erfassen. Ein Makroobjektiv und ein zusätzlicher LED-Ring sorgen für ein scharfes und detailliertes Bild.

(2) Randgerät: Ein modernes Bildverarbeitungssystem ist typischerweise nicht mehr Windows-PC-basiert, sondern ein Embedded-System auf Linux-Basis. Neben x86-Prozessoren von Intel und AMD kommen auch ARM-Prozessoren mit dedizierten Grafikchips von NVIDIA zum Einsatz, die die effiziente Berechnung von neuronalen Netzen übernehmen. Die Kommunikation mit der Automatisierung erfolgt über OPC-UA.

(3) Software: Im Gegensatz zu den frühen Windows-PCs mit ihren maßgeschneiderten Anwendungen läuft Open-Source-Software auf den Edge-Geräten.

Der Zugriff und die Konfiguration erfolgt bequem über den Webbrowser. Die technischen Grenzen der früheren Bildverarbeitung werden durch den Einsatz von KI-Methoden fast vollständig aufgehoben und sind nun denen des menschlichen Auges ebenbürtig. Die Algorithmen sind frei verfügbar und es gibt für fast alles Tutorials.

Während vor weniger als fünf Jahren die Integration eines Bildverarbeitungssystems mehrere Monate dauerte, sechsstellige Beträge kostete und oft hinter den Erwartungen zurückblieb, bietet PANDA ein komplettes Bildverarbeitungssystem für 3000 - 5000 € (je nach Support-Level) als Jahresabonnement an, einschließlich aller Hardware, Software und Funktionsgarantie der Algorithmen.

Ein Computer-Vision-System ist somit vom Traum eines jeden "Finisher" zu einem einfachen und flexiblen Standardwerkzeug geworden und stellt den schnellsten Weg zum Einstieg in die Welt der KI-Technologie dar.

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