Was ist der Unterschied zwischen Bildverarbeitung und Computer-Vision?

Bildverarbeitung VS Computer Vision

Sowohl Bildverarbeitung als auch Computer-Vision können Aufgaben schneller ausführen als das menschliche Sehvermögen, es gibt jedoch einige wesentliche Unterschiede zwischen den beiden. Ein Unterschied zwischen Computer-Vision und Bildverarbeitung besteht darin, dass bildverarbeitungssysteme bestehenden Technologien eine Sichtfähigkeit verleihen. Bildverarbeitungssysteme beinhalten die Bildverarbeitung und arbeiten auf der Grundlage eines Satzes von Regeln und Parametern, um Fertigungsanwendungen wie die Qualitätssicherung zu unterstützen. Auf der anderen Seite bezieht sich die Computer Vision auf die Erfassung und Automatisierung der Bildanalyse. Die Bildanalyse wird vom Bildverarbeitungssystem durchgeführt, das in einer Vielzahl von theoretischen und praktischen Anwendungen eingesetzt werden kann.

Was sind die Hauptunterschiede zwischen Bildverarbeitung und Computer-Vision?

Obwohl sowohl Bildverarbeitung als auch Computer-Vision visuelle Eingaben aufnehmen und analysieren, gibt es Unterschiede zwischen den beiden. Bildverarbeitungssysteme erfassen Bilder mithilfe von Kameras und verarbeiten diese, um eine Entscheidung auszugeben. Diese Entscheidungen können Entscheidungen über den Durchlauf oder die Ablehnung einer Produktionslinie aufgrund eines Mangels sein, der vom Sichtsystem erkannt wurde. Bildverarbeitungssysteme enthalten in der Regel auch eine Kamera, ein Objektiv, einen Prozessor und Software, um der Maschine diese Entscheidungen zu ermöglichen. Mit anderen Worten, die Bildverarbeitung muss Teil eines größeren Maschinensystems sein. Andererseits können Computer-Sichtsysteme für sich allein verwendet werden.

Darüber hinaus benötigt die Computer Vision nicht unbedingt ein Bild, da sie auch mit gespeicherten Bildern arbeiten kann. Computer-Sichtsysteme können Daten aus einem gespeicherten Bild interpretieren und ein Ergebnis bzw. eine Reihe von Ergebnissen erzeugen. Im Gegensatz zu bildverarbeitungssystemen erfordert ein Computer-Sehen-System keine Kamera. Die Computer-Vision bietet in dieser Hinsicht mehr Flexibilität, da sie mit Hilfe von realen Bildern oder synthetischen Bildern arbeiten kann. Bildverarbeitungssysteme können wertvolle Information aus Bildern, Videos und anderen visuellen Darstellungen gewinnen, während bildverarbeitungsysteme auf das Bild angewiesen sind, das von der Kamera des Systems aufgenommen wird.

Ein weiterer Unterschied besteht darin, dass Computer-Sichtsysteme häufig verwendet werden, um so viele Daten wie möglich über ein Objekt zu extrahieren und zu verwenden. Im Gegensatz dazu konzentrieren sich bildverarbeitungssysteme in der Regel auf bestimmte oder kritische Teile eines Objekts und verarbeiten dann die Daten aus dessen Bilderfassung. Da es eher zur Feststellung bestimmter Eigenschaften verwendet wird, kommt die Bildverarbeitung üblicherweise für schnelle Entscheidungen in einer kontrollierten Umgebung zum Einsatz.

Unabhängig von den Unterschieden zwischen beiden sind die Anwendungen sowohl der Computer-Vision- als auch der Bildverarbeitungstechnologien äußerst vielfältig.

Für eine ausführlichere Einführung in die Bildverarbeitung können Sie unsere speziellen Was ist Bildverarbeitung FAQ besuchen.

Wie funktionieren Bildverarbeitung und Computer Vision zusammen?

Die Computer-Vision-Komponente ist Teil eines Bildverarbeitungssystems. Die Bildverarbeitung verwendet die Computer-Vision, aber das Bildverarbeitungssystem umfasst auch den Teil des Prozesses nach der Bilderfassung.

Das Ziel der Bildverarbeitung besteht darin, Bildaufnahmen zu verwenden und die Bilder zu verarbeiten, um eine Aktion zu definieren. Bildverarbeitung wird häufig in industriellen Anwendungen wie automatischen Inspektions- und Fertigungsprozessen verwendet. Zum Beispiel können Hersteller die Bildverarbeitung nutzen, um Probleme wie einen Produktausfall zu verarbeiten und zu identifizieren.

Ist die Bildverarbeitung eine Untergruppe der Computer-Vision?

Sie können Bildverarbeitung als eine Untergruppe der Computer-Vision betrachten. Computer-Vision ist ein weiter gefasster Begriff, der die Automatisierung der Bildanalyse ohne menschliches Zutun umfasst. Es ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der Computer darauf trainiert, Bilder zu interpretieren und zu verstehen. Die Bildverarbeitung verwendet die Computer-Vision in industriellen und praktischen Anwendungen, indem sie die Bilderfassung verwendet, um eine Aktion nach der Interpretation und Bearbeitung der Bilder zu bestimmen. Die Bildverarbeitung kann einen Framegrabber verwenden, um einzelne Standbilder zu erfassen, die in der Regel hochauflösende digitale Standbilder sind, und diese anschließend zu analysieren. Künstliche Intelligenz kann auch in der Bildverarbeitung verwendet werden, um den Entscheidungsprozess des Systems zu beschleunigen.

Was sind die gängigen Anwendungen von Computer-Vision?

Die Computer-Vision hat viele praktische und wichtige Anwendungen. Einige dieser Anwendungen umfassen die Erkennung von Objekten, das Scannen von Bildern, das Scannen von Texten, das Scannen von Videos, das Erkennen von Bildern, die Erkennung von Gesichtern und die Verfolgung von Objekten. Computer-Vision wird auch in virtueller Realität, erweiterter Realität und mehr verwendet.

Darüber hinaus strebt die Computer Vision an, Aufgaben zu automatisieren, die das menschliche visuelle System bewältigen kann, und konzentriert sich darauf, wie Computer gezielt entwickelt werden können, um ein tiefgehendes Verständnis von digitalen Bildern oder Videos zu erlangen. Es umfasst auch neue Anwendungen, die Fortschritte im Machine Learning nutzen.

Was sind die gängigen Anwendungen der Bildverarbeitung?

Die Bildverarbeitung hat viele praktische und wichtige Anwendungen, wie beispielsweise die Inspektion von Objekten, die Erkennung von Fehlern in Objekten und die Inspektion von Verpackungen. Bildverarbeitungssysteme können ebenfalls für die Klassifizierung von Objekten, die Erkennung von Farben, die Überprüfung von Farben, die Erkennung von Mustern und das Abgleichen von Mustern programmiert werden. Darüber hinaus wird die Bildverarbeitung auch beim Lesen von Barcodes in einer strukturierten Umgebung verwendet. Aufgrund seiner vielfältigen Anwendungen wird die Bildverarbeitung in der Prozesskontrolle und Roboterführung in vielen Unternehmen und Branchen weit verbreitet verwendet.

Was sind die grundlegenden Funktionen und Anwendungsfälle der Bildverarbeitung?

Die kombinierten Technologien haben Anwendungen und Vorteile innerhalb der Qualitätssicherung und der Effizienz der Abläufe. Mehr und mehr Unternehmen verlassen sich auf bildverarbeitungssysteme, um Qualitätsziele zu erreichen und die Zufriedenheit ihrer Kunden zu erhöhen.

Zu den typischen Beispielen, wie Unternehmen bildverarbeitungssysteme verwenden, gehören:

1. Bildverarbeitung und die Automobilindustrie

Innerhalb der Automobilindustrie kann die Bildverarbeitung verwendet werden, um zu prüfen und zu bestimmen, ob ein Wulst ordnungsgemäß aufgetragen wurde, um sicherzustellen, dass die montierten Teile nicht undicht sind und vollständig abgedichtet sind.

Diese gewährleisten Qualität und vermeiden Nacharbeit, Reparatur und Ausschuss, insbesondere da in der Fertigung immer mehr Teile miteinander verklebt werden. Sowohl die 2D-Bildverarbeitung als auch die 3D-Bildverarbeitung können zur Lösung dieser Anwendungen verwendet werden. Fortgeschrittenere Einrichtungen verwenden spezielle Bildverarbeitungs-Tools zur Lösung von Aufgaben mit Perlen.

Ein weiterer Anwendungsfall im Automobilbereich ist die End-of-Line-Inspektion und das Lesen von Barcodes. Prüfung des Antriebsstrangs/des Antriebsprozesses, um sicherzustellen, dass die Anwendung/das Getriebe korrekt montiert ist, es keine fehlenden Teile oder zusätzlichen „Bonus“-Teile gibt und dass alle Clips an ihrem Platz sind. Antriebe/Getriebe haben viele direkte Teile, die mit DatenMatrix-Codes versehen sind. Diese Codes werden an zahlreichen Stellen im Prozess im Rahmen der Nachverfolgungsverfahren gelesen. Die gleiche Kamera kann sowohl Inspektionen als auch Codelesung durchführen.

2. Bildverarbeitung und die Lebensmittel- und Getränkeindustrie

In der Lebensmittel- und Getränkeindustrie kann die Bildverarbeitung innerhalb des Verschluss- und Füllprozesses eingesetzt werden. Das Bildverarbeitungssystem kann prüfen, ob die Flasche gefüllt ist und ob der Deckel korrekt auf die Flasche aufgesetzt wurde. Dies reduziert Ausschuss und Verschwendung, während sichergestellt wird, dass das Produkt vollständig und sicher ist.

3. Bildverarbeitung und die Solarindustrie

Innerhalb der Solarindustrie kann das Bildverarbeitungssystem den Montageprozess von Solarpaneelen überprüfen, um festzustellen, ob die Paneele korrekt hergestellt wurden. Diese können durch Erkennung des Vorhandenseins oder Fehlens von Teilen, der Lage und der Messung durchgeführt werden, was sicherstellt, dass die hergestellten Teile nach der Fertigstellung funktionieren und eine maximale Effizienz erreichen.

4. Bildverarbeitung und langlebige Konsumgüter

Bei langlebigen Konsumgütern (z. B. Geschirrspüler, Backöfen, Kühlschränke, Mikrowellen) kann die Komponentenerkennung feststellen, ob die Maschinen und Baugruppen korrekt zusammengebaut sind, durch Vorhandensein/Fehlen, Identifikation des Standorts, Messung und Farbidentifikation.

5. Bildverarbeitung und Befestigungselementfertigung

In der Befestigungselementfertigung kann das System die Befestigungselemente inspizieren, um sicherzustellen, dass sie korrekt geformt sind. Normalerweise werden die Oberteile und die Gewinde des Befestigungselements überprüft. Dies stellt sicher, dass die Teile korrekt geformt sind, was zur Bestimmung der Qualität beiträgt und sicherstellt, dass fehlerhafte Teile nicht zum Endkunden gelangen.

6. Bildverarbeitung und Kunststoffspritzguss

Im Kunststoffspritzguss kann die Bildverarbeitung prüfen und sicherstellen, dass die geformten Teile vollständig ausgehärtet sind. Die deformierten Teile könnten ein Ergebnis von Kurzschossen sein, was bedeutet, dass nicht genügend Material in die Form eingebracht wurde und das Teil deformiert ist. Dies verbessert die Qualität und reduziert Verschwendung. Durch die Integration der Bildverarbeitung können Hersteller eine höhere Präzision erreichen, die manuelle Inspektionszeit reduzieren und die Gesamteffizienz der Produktion steigern. Darüber hinaus können die bei diesen Inspektionen erfassten Daten von den Teams analysiert werden, um den Formgebungsprozess zu optimieren und den Wartungsbedarf vorherzusagen, wodurch die Kosten weiter gesenkt und die Produktivität gesteigert wird.