Künstliche Intelligenz (KI) nimmt eine immer bedeutendere Rolle in der industriellen Automatisierung und der Qualitätssicherung von Produktionsprozessen ein. Manchmal scheint es, als würde KI als Lösung für nahezu jede Aufgabe in der Consumer-Technologie betrachtet. Bei neuen Geräten oder Software wird heutzutage erwartet, dass zumindest eine Form von KI integriert ist. Trotz eines gewissen Hypes, getrieben von vielversprechenden Möglichkeiten und Ergebnissen, ist klar, dass KI kein vorübergehender Trend ist. Die Fähigkeit von KI, komplexe Aufgaben mit hoher Präzision auszuführen, macht sie für Unternehmen äußerst wertvoll. Die kontinuierliche Weiterentwicklung, angetrieben durch Forschungsinvestitionen und Förderprogramme, deutet darauf hin, dass KI voraussichtlich unverzichtbar werden wird. Dies gilt auch für Vision AI.
Machine Learning erschließt insbesondere völlig neue Möglichkeiten, die die konventionelle, regelbasierte Bildverarbeitung nicht bieten kann. Dennoch ist es wichtig, die Technologie realistisch und kritisch zu bewerten, um ihre tatsächlichen Anwendungen und Grenzen zu verstehen. Es ist deutlich, dass KI einen bleibenden Einfluss haben wird, mit der Fähigkeit, komplexe Aufgaben in vielen Anwendungsbereichen präzise auszuführen.
Die Funktionsweise von Vision AI in industriellen Anwendungen
In industriellen Anwendungen nutzt die KI-basierte Bildverarbeitung vorwiegend Methoden des Machine Learning. Diese Methoden befähigen Computerprogramme, aus Erfahrung zu lernen und automatisch Muster und Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, ohne dass dafür eine explizite Programmierung erforderlich ist. Dies geschieht, indem Algorithmen und Modelle anhand von Daten angepasst werden, sodass sie für Vorhersagen, Mustererkennung und Entscheidungsfindung eingesetzt werden können.
KI-Methoden zeigen ihre Stärke insbesondere bei Bilddaten mit stark variierenden Inhalten. Sie können Muster und Merkmale erkennen, die mit regelbasierter Bildverarbeitung nur schwer zu definieren wären, wie etwa wiederkehrende Formen, Farben oder Positionen. Die für die Erkennung relevanten Objektmerkmale werden nicht mehr durch eine vordefinierte Programmfolge spezifiziert. Neuronale Netze werden während einer Lernphase darauf trainiert, diese Merkmale mit Labels zu assoziieren, indem sie wiederholt „sichtbaren“ Beispielen ausgesetzt werden. Dies erfordert häufig eine große Anzahl unterschiedlicher Beispielbilder, wodurch die Machine-Learning-Algorithmen robuster darin werden, relevante Merkmale zu erkennen, selbst in unbekannten Umgebungen.
Die in Vision AI verwendeten Ansätze und Methoden
Herkömmliche, regelbasierte Bildverarbeitungsalgorithmen sind oft speziell für eine bestimmte Aufgabe konzipiert und lassen sich nur schwer an neue Aufgaben anpassen. Im Gegensatz dazu bietet KI die Möglichkeit, Modelle mit „Transfer Learning“ für eine Aufgabe zu trainieren und sie anschließend für vergleichbare Aufgaben zu nutzen, ohne sie vollständig neu trainieren zu müssen. Dies erleichtert die Wiederverwendung von Modellen und beschleunigt die Entwicklung neuer Anwendungen für Machine Vision.
Die Qualität der Ergebnisse bei KI hängt nicht mehr von manuell geschriebenem Code eines Bildverarbeitungsexperten ab. Stattdessen wird diese Qualität durch den Lernprozess mit geeigneten Stichprobendaten bestimmt. Obwohl dieser Prozess ein tiefgreifendes Verständnis der Anwendung erfordert, können Domänenexperten, die mit den Produkten und ihren spezifischen Eigenschaften bestens vertraut sind, mit den richtigen Vision-AI-Tools Machbarkeitsstudien durchführen. Dadurch sind Unternehmen in der Bewertungsphase weniger von Programmierern und Bildverarbeitungsexperten abhängig.
KI-Systeme haben die Fähigkeit, Bilder in verschiedene Kategorien zu klassifizieren, was für Anwendungen wie die Bilderkennung oder die Identifikation und Klassifizierung von Produkten nützlich ist. Darüber hinaus automatisiert die KI-basierte Bildverarbeitung viele Aufgaben, die zuvor manuell ausgeführt wurden, wie etwa das Erkennen von Defekten oder das Sortieren von Objekten auf Förderbändern. Die Fähigkeit, komplexe Muster und Strukturen in Bildern zu identifizieren – selbst wenn diese für das menschliche Auge kaum sichtbar sind – macht sie zu einem wertvollen Instrument in der Qualitätssicherung. Insgesamt führt die Integration KI-basierter Bildverarbeitung in diesen Branchen zu Verbesserungen bei Effizienz, Qualität, Sicherheit und Wirtschaftlichkeit.
Vision AI spielt eine entscheidende Rolle bei der Unterstützung der Qualitätssicherung
KI-basierte Methoden verfolgen einen grundlegend anderen Ansatz, wodurch Hersteller wie IDS neue und intuitive Entwicklungstools für die Bildverarbeitung schaffen können. Damit lassen sich menschliche Qualitätsanforderungen auf Bildverarbeitungssysteme übertragen. Die zuvor komplexe Entwicklung von eingebetteten Systemen, die spezielles Fachwissen erforderte, profitiert davon erheblich. Das IDS-NXT-AI-Kamerasystem zeigt, wie einfach Vision-Prozesse auf einem kompakten, eigenständigen System entwickelt und implementiert werden können, ohne dass ein PC erforderlich ist. Die Tatsache, dass ein Großteil des Entwicklungs- und Auswertungsprozesses über einen einfachen und intuitiven Cloud-Dienst erfolgt – ohne spezialisiertes Wissen über KI, Anwendungsprogrammierung oder Bildverarbeitung –, macht Embedded Vision für ein breiteres Publikum zugänglich.
KI-basierte Algorithmen können effizient parallel ausgeführt und mit geeigneter Hardware beschleunigt werden, um große Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten. Dies geschieht nicht nur in leistungsstarken GPUs in großen Rechenzentren. Mit dem Aufkommen spezieller NPUs kann Vision AI nun auch äußerst energieeffizient auf kleinen Embedded-Vision-Geräten ausgeführt werden. Dies ermöglicht eine skalierbare Nutzung der Technologie, abhängig von den Anwendungsanforderungen auf verschiedenen Hardwareplattformen.
Vision AI trägt erheblich zu den Nachhaltigkeitszielen der Industrie bei
Mit der Möglichkeit, Produktionsprozesse zu überwachen und zu steuern, können Unternehmen Ressourcen wie Wasser, Rohstoffe und Energie deutlich effizienter nutzen. Dies trägt dazu bei, Abfall und Ausschuss zu reduzieren, was wiederum Ressourcen und Energie spart. Indem sie die Effizienz, Qualität und Nachhaltigkeit von Produktionsprozessen verbessern, können KI-gestützte Industriekameras dazu beitragen, die Umweltauswirkungen der Industrie zu minimieren und gleichzeitig die wirtschaftliche Rentabilität zu steigern.
Grenzen von Vision AI
Es ist schwierig, die genauen Grenzen einer Technologie zu benennen, insbesondere weil sie sich noch stark in der Entwicklung befindet und Erfahrungswerte fehlen. Die Grenzen der KI-basierten Bildverarbeitung werden beispielsweise sichtbar, wenn die angestrebten Ergebnisse nicht erreicht werden. Dies liegt nicht zwangsläufig an technologischen Defiziten, sondern resultiert oft aus mangelnder Erfahrung mit KI-Methoden. Die größte Herausforderung und zugleich das größte Fehlerpotenzial im Vergleich zu regelbasierten Methoden liegt darin, ausreichend gute und relevante Trainingsdaten für den Lernprozess bereitzustellen. Die Qualität des Inputs ist entscheidend für den Output. Ein KI-System ist auf Daten angewiesen, mit denen es „korrektes Verhalten“ erlernen kann. Wird eine Vision AI unter kontrollierten Bedingungen mit für spätere Anwendungen nicht repräsentativen Daten aufgebaut – oder schlimmer noch, weisen die Daten Muster auf, die Vorurteile widerspiegeln –, so wird das System diese Vorurteile übernehmen und während des Einsatzes möglicherweise voreingenommene Entscheidungen treffen. Daher ist es unerlässlich, sorgfältig mit der Auswahl und Qualität der Trainingsdaten umzugehen.
Industrielle KI-Projekte bringen verschiedene Herausforderungen mit sich
Es ist wesentlich zu erkennen, dass KI keine Magie ist und derzeit noch nicht intelligent genug, um unsere Erwartungen vorwegzunehmen. KI-basierte Bildverarbeitung ist ein leistungsstarkes Werkzeug, wenn sie korrekt angewendet wird. Um dies zu erreichen, ist es entscheidend, genau zu definieren, was die Aufgabe eines Machine-Vision-Systems sein soll. Je klarer die Frage nach einem bestimmten Ergebnis gestellt wird, desto präziser lassen sich die richtigen Trainingsdaten für den Lernprozess vorbereiten. Eine Herausforderung liegt darin, unerwünschte Ergebnisse dem Lernprozess zuzuschreiben, wobei der Schwerpunkt auf der Wissensvermittlung liegt statt auf dem Versuch, den Entscheidungsprozess exakt zu steuern, wie es in regelbasierten Systemen erforderlich war. Die Inferenz, oft als „Blackbox“ betrachtet, ist in Wirklichkeit lediglich das Ergebnis der richtigen Eingabedaten. Je besser das System trainiert wird, desto wahrscheinlicher ist das gewünschte Ergebnis. Dies erfordert ein gewisses Umdenken gegenüber traditionellen Ansätzen.
Vision AI – also künstliche Intelligenz angewandt auf die Bildverarbeitung
Es gibt keine universelle Technologie, die für alle Anwendungen geeignet ist. Es ist unerlässlich, eine gründliche Analyse durchzuführen, um zu bestimmen, welcher Ansatz für die jeweiligen Gegebenheiten am besten geeignet ist. In bestimmten Situationen können regelbasierte Ansätze nach wie vor effektiv und effizient sein. Andererseits ist die Fähigkeit des Machine Learning, komplexe Aufgaben mit hoher Präzision auszuführen, außerordentlich wertvoll. Sie ist jedoch nicht per se überlegen und wird die regelbasierte Bildverarbeitung nicht vollständig ersetzen. Für optimale Ergebnisse ist es oft ratsam, mehrere Ansätze zu kombinieren. Wer KI erfolgreich nutzen möchte, muss bereit sein zu experimentieren und offen für neue Ideen und Ansätze sein. Eine innovative Denkweise wird sich langfristig in Form einer Rendite auf die Investition auszahlen.