In der Industrie setzen immer mehr Unternehmen auf Computer-Vision-Systeme, die in Stand- und Bewegtbildern Objekte erkennen und verarbeiten können. Sie detektieren damit beispielsweise für die Instandhaltung automatisiert sichtbare Schäden an Maschinen oder Infrastrukturen, untersuchen zur Qualitätskontrolle produzierte Werkstücke auf Fehlerstellen oder bestimmen für ihre Warenwirtschaft Teile und Geräte zur Nachbestellung.
Eine kritische Komponente von Computer-Vision-Anwendungen ist die Aufnahmetechnik, denn ihr Erfolg hängt maßgeblich von der Bildqualität ab. Zur Erfassung von Bildern stehen unterschiedliche Kameras und Lasersysteme zur Verfügung, die ihre spezifischen Stärken und Schwächen haben. Welche Lösung die beste ist, hängt vom konkreten Anwendungsfall ab.
Der Schweizer Data-Science-Spezialist LeanBI erläutert, welche Faktoren Industrieunternehmen bei der Auswahl berücksichtigen müssen:
Wie sind die Lichtverhältnisse?
Kameras benötigen insbesondere bei bewegten Teilen eine sehr gute Ausleuchtung, damit die Aufnahmen nicht unscharf werden. Lasersysteme können dagegen auch bei ungünstigen Lichtverhältnissen zuverlässig arbeiten und genaue Daten liefern.
Gibt es Verschmutzungen?
In Industriebetrieben wirken sich oft Verschmutzungen negativ auf die Bildqualität von Kameras aus. Reinigungssysteme mit Druckluft oder Wasser können das Problem zwar beheben, machen das Gesamtsystem aber teurer und fehleranfälliger.
Wie genau müssen die Aufnahmen sein?
Standardkameras mit 4K-Auflösung sind zwar kostengünstig, reichen in der Industrie aber oft nicht aus. Für Aufnahmen im Submillimeterbereich sind kostspielige Kameras mit Auflösungen von 10K und mehr erforderlich. Lasersysteme, die von Haus aus hochauflösend sind, können dann die bessere Wahl sein.
Ist Dreidimensionalität erforderlich?
Kameras nehmen 2D-Bilder auf, Lasersysteme können 3D-Bilder erzeugen. Aus 2D-Bildern lassen sich mit Fotogrammetrie zwar nachträglich 3D-Modelle rekonstruieren, dabei handelt es sich aber um ein relativ komplexes Verfahren, das häufig manuelle Eingriffe erfordert.
Ist eine Kombination mit anderen Daten sinnvoll?
Oft kann die Kombination der Bilddaten mit weiteren Daten etwa von Akustik- und Vibrationssensoren oder Strommessungen einen Mehrwert bieten. Dieser Mehrwert hängt auch maßgeblich von der eingesetzten Bildtechnik ab.
„Industrieunternehmen sollten die Möglichkeiten und Grenzen der verschiedenen Techniken frühzeitig prüfen und abwägen“, erklärt Marc Tesch, Inhaber und CEO von LeanBI. „Eine vermeintlich einfache Computer-Vision-Anwendung mit Kamera kann plötzlich aufwändig und teuer werden, wenn sich herausstellt, dass eine gute Ausleuchtung und ein Reinigungssystem erforderlich sind. In solchen Fällen kann ein Lasersystem von vornherein die bessere Lösung sein.“
Dieses Listicle kann auch unter www.pr-com.de/companies/leanbi abgerufen werden.
Über LeanBI
LeanBI mit Hauptsitz in Bern ist ein Schweizer Spezialist für Data-Science-Anwendungen, der auf Basis von Künstlicher Intelligenz maßgeschneiderte Datenanalyse-Lösungen entwickelt. Die Anwendungen umfassen Bereiche wie Qualitäts- und Prozessoptimierung über die automatisierte Schadenserkennung an Infrastrukturen bis hin zur Analyse von Luftqualität und Nutzerverhalten in Räumen. Die Lösungen von LeanBI nutzen Digitale Zwillinge von Maschinen, Produktionsanlagen und Infrastrukturen, die das Unternehmen mithilfe geeigneter Sensortechnik realisiert. Zu den Kunden von LeanBI zählen ABB, Amberg Group, Stöcklin, Trumpf, Geberit oder die Schweizerische Post. Weitere Informationen: www.leanbi.ch
