Macht KI die Bildverarbeitung einfacher?
Es stellt sich die Frage, inwieweit künstliche Intelligenz (KI) möglicherweise hilft, Bildverarbeitung einfacher zu machen. Peter Keppler ist überzeugt, dass „Machine Learning die Bildverarbeitung einfacher und zuverlässiger macht.“ Allerdings hat er Zweifel, ob durch KI die Systeme auch benutzerfreundlicher werden, wenn man dem Anwender die Systeme ohne entsprechende Beratung zur Verfügung stellt. „Ich muss den Anwender mit an Bord nehmen. Nur er kann z.B. definieren, welche Teile seiner Produktion gut oder schlecht sind,“ so Noffz. Christian Vollrath dagegen betont, dass neben dem zeitlichen Faktor durch das Trainieren der Algorithmen auch die Beschaffung der entsprechenden Bilder ein Problem sein könne. „Bei einer neuen Anlage ist beispielsweise meist noch kein Produkt vorhanden, wenn die Bildverarbeitung eingebaut wird, das heißt, ich habe noch keine entsprechenden Bilder und kann daher auch nicht meine KI vorab trainieren. Zudem müssen die Bilder oft noch (manuell) gelabelt werten, was Zeit kostet.“ Vor überzogenen Erwartungshaltungen beim Thema KI warnt auch Waldl: „Es braucht niemand zu glauben, dass eine Deep-Learning-Kamera plötzlich alle Fehler selber findet. Was aber mit KI deutlich besser funktionieren wird, ist die Erkennung von Anomalien und dies bereits mit relativ wenig Bildern.“ Mittlerweile gibt es auch, laut Waldl, immer mehr Hersteller, die Edge Controller mit KI-Funktionen anbieten. So werden intelligente Kameras mit integrierten KI-Anwendungen möglich. Für Keppler steht die Bildverarbeitung derzeit ganz im Zeichen der Zusammenführung verschiedener Technologien, wie Deep Learning, Embedded-Systeme, Cloudtechnologie, 5G usw. „Wenn es uns gelingt, alle diese Technologien zusammenbringen, ist es zukünftig möglich, leistungsstarke und ganz genau zugeschnittene Subsysteme für spezielle Vision-Anwendungen zu entwickeln, die für die Anwender sehr einfach zu bedienen sind,“ so sein Fazit.
Fazit
Vision-Anbieter müssen sich zukünftig noch mehr auf das vorhandene Wissenslevel der Automatisierungsanwender einstellen, um die Usability ihrer Systeme weiter zu vereinfachen. Der Weg dorthin geht entweder über individuelle Apps bzw. Subsysteme, die jeweils für ganz genau definierte Applikationen entwickelt werden oder über eine eigene Software(-oberfläche), die für alle Komponenten (Vision und Sensorik) genutzt werden kann. Standards wie OPC UA sowie neue Technologien (KI, Cloud,…) bilden dabei die Basis für die Umsetzung dieser Konzepte.
www.br-automation.com
www.balluff.de
www.baslerweb.com
www.stemmer-imaging.com
www.wenglor.de
Andreas Waldl, Product Manger Integrated Machine Vision, B&R
Rainer Schönhaar, Produktmanager Bildverarbeitung, Balluff
Dr. Klaus-Henning Noffz, Director New Business Development, Basler AG
Peter Keppler, Director of Corporate Sales, Stemmer Imaging
Christian Vollrath, Leitung Computer Vision, Wenglor Sensoric