Entdecke die Unterschiede zwischen Bildverarbeitung, Computer Vision und Machine Vision und wie diese Technologien für Aufgaben wie die visuelle Datenanalyse eingesetzt werden.
KI kann zur Analyse aller Arten von Daten eingesetzt werden. Wenn es um visuelle Daten wie Bilder und Videos geht, fällt das in 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 Videobilder analysieren. Obwohl sich diese drei Technologien auf den ersten Blick ähneln, gibt es entscheidende Unterschiede, die sie für eine Vielzahl von Anwendungen nützlich machen. Die Bildverarbeitung konzentriert sich auf die Bearbeitung und Verbesserung von Bildern und Videobildern, während das maschinelle Sehen einen Schritt weiter geht, indem es diese bearbeiteten Bilder nutzt, um Computern bei der Interpretation und dem Verständnis ihres Inhalts zu helfen. Das maschinelle Sehen hingegen wendet Computer Vision-Techniken speziell in der Industrie an, z. B. bei Inspektionen und Qualitätskontrollen.
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Diese drei Bereiche ermöglichen verschiedene Anwendungen in vielen Branchen, z. B. im Gesundheitswesen, in der Produktion und in der Landwirtschaft. In diesem Artikel werden wir uns mit Bildverarbeitung, Computer Vision und Machine Vision beschäftigen und ihre Unterschiede diskutieren. Außerdem gehen wir darauf ein, wie sie funktionieren und wie sie in verschiedenen Branchen eingesetzt werden. Fangen wir an.
Beginnen wir mit der grundlegenden Technik hinter Computer Vision und Machine Vision: 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 ein Bild heller zu machen, kann der Algorithmus zum Beispiel die Intensität der einzelnen Pixel erhöhen. Um Kanten zu erkennen, kann er nach plötzlichen Veränderungen der Pixelwerte suchen. Durch die Anwendung von mathematischen Operationen und Algorithmen auf diese Pixel kann die Bildverarbeitung dazu genutzt werden, die Bildqualität zu verbessern, Informationen zu extrahieren oder neue Bilder zu erstellen.
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/innen und Forscher/innen in vielen verschiedenen Bereichen zugänglich machen.
Hier sind einige beliebte Bildbearbeitungsmethoden:
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Die Bildwiederherstellung ist ein gutes Beispiel für eine Anwendung der Bildverarbeitung. Dabei geht es darum, ein Bild wiederherzustellen, das sich im Laufe der Zeit verschlechtert hat. Techniken wie Filterung und Rauschunterdrückung werden eingesetzt, um Markierungen, Kratzer, Flecken und Abnutzungserscheinungen zu entfernen und die ursprüngliche Qualität des Bildes wiederherzustellen. Die Bildwiederherstellung ist besonders nützlich, wenn Bilder von schlechter Qualität oder beschädigt sind, wie zum Beispiel alte Fotos.
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 Menschen auf Bildern oder in Videos zu identifizieren und zu verstehen. Es ahmt das menschliche Sehen nach und versucht zu verstehen, was wir um uns herum sehen.
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 mit Hilfe von Deep-Learning-Techniken trainiert, um komplexe Merkmale und Muster aus großen Bilddatensätzen zu extrahieren und zu erkennen. Verschiedene Branchen nutzen diese trainierten Modelle dann z. B. Ultralytics YOLOv8für verschiedene Aufgaben wie die Erkennung und Verfolgung von Objekten.
Selbstfahrende Autos wie Tesla nutzen zum Beispiel Computer Vision, um in der realen Welt zu navigieren. Das Bildmaterial, das von den Kameras im Auto aufgenommen wird, wird mit Hilfe von Computer Vision verarbeitet. Bildverarbeitungsaufgaben wie Objekterkennung, -verfolgung und -segmentierung sind wichtig, um Verkehrssituationen und die Umgebung zu verstehen. 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.
Industrielle Bildverarbeitung wird in großen Fabriken oder Produktionsstätten eingesetzt, um die Produktqualität zu gewährleisten und die Richtigkeit von Etiketten und Barcodes auf den fertigen Produkten zu überprüfen. Die industrielle Bildverarbeitung ist ein spezieller Zweig der Computer Vision, 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 über spezielle Funktionen wie Infrarot- oder Wärmebildaufnahmen verfügen. Dann werden die gesammelten Daten mit Hilfe von Computer Vision Techniken analysiert, um die benötigten Informationen zu extrahieren. Zu den Informationen, die extrahiert werden, gehören Details wie die Identifizierung von Objekten, Formen, Größen, Bewegungen, Mustern und Anomalien in der Szene, je nach Anwendungsfall.
Die Qualitätskontrolle in der Produktion stellt sicher, dass nur qualitativ hochwertige Produkte die Kunden erreichen, was zu größerer Kundenzufriedenheit und höheren Gewinnen führt. Herkömmliche Methoden beruhen oft auf einer manuellen Prüfung, die sehr zeitaufwändig und anfällig für menschliche Fehler sein kann. Eine schlechte Qualitätskontrolle kann auch zu Produktionsverzögerungen und finanziellen Verlusten führen und den Ruf des Unternehmens beeinträchtigen. Eine gute Lösung ist die Automatisierung von Aufgaben wie Oberflächenkontrolle, Etikettenprüfung und Objektpositionierung mit Hilfe der industriellen Bildverarbeitung.
In der pharmazeutischen Industrie zum Beispiel ist die Produktqualität entscheidend, und es gibt strenge Vorschriften, um hohe Standards einzuhalten. 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 verwendet werden, um die Pillen mithilfe der Objekterkennung zu identifizieren und zu zählen.
Es ist jedoch wichtig zu wissen, dass es bei der Arbeit mit der industriellen Bildverarbeitung einige Einschränkungen zu beachten gibt. Bildverarbeitungssysteme brauchen oft hervorragende Lichtverhältnisse, um die Produkte in der Industrie 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 der Industrie entwickelt wurden, können sie in der Einrichtung teuer sein.
Nachdem wir nun alle drei Technologien einzeln besprochen und einige ihrer Anwendungen betrachtet haben, wollen wir sie uns nun genauer ansehen.
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Die Bildverarbeitung eignet sich am besten für Aufgaben wie das Anpassen der Helligkeit oder das Filtern von Rauschen, die weniger Rechenleistung benötigen und nicht die Fähigkeit voraussetzen, komplexe visuelle Informationen zu verstehen. Computer Vision hingegen eignet sich hervorragend, um aussagekräftige Erkenntnisse aus Bildern zu gewinnen und komplexe Szenen zu verarbeiten, erfordert aber mehr Rechenleistung und Komplexität. Das maschinelle Sehen ist auf industrielle Anwendungen wie die automatische Inspektion zugeschnitten und wird oft von spezialisierten und teuren Systemen unterstützt.
Bildverarbeitung, Computer Vision und Machine Vision 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 ein bisschen weiter, indem es Computern die Fähigkeit verleiht, visuelle Daten zu verstehen und sinnvoll zu nutzen. Sie ist entscheidend für Anwendungsfälle wie Gesichtserkennung und selbstfahrende Autos. Außerdem wird das maschinelle Sehen speziell für industrielle Anwendungen eingesetzt. Sie automatisiert industrielle Prozesse wie Inspektionen und Qualitätskontrollen.
Wenn du diese Technologien und ihre Unterschiede verstehst, kannst du die am besten geeignete für deine Anwendungen auswählen, was zu einer höheren Effizienz und besseren Ergebnissen führt.
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