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Jahresrückblick

Bildverarbeitung, 3D-Messtechnik und Messe Trends 2018

Das Jahr neigt sich mit großen Schritten seinem Ende zu. Zeit für inVISION einen Jahresrückblick über die Trends der letzten zwölf Monate zu wagen.*

Bild: P. E. Schall GmbHBild: P. E. Schall GmbH
Bild 1 | Optische Inline- und Atline-Messtechnik spielten dieses Jahr sowohl auf der Control als auch der Automatica eine große Rolle.

Nachdem Sony bereits vor einigen Jahren mit seinen neuen CMOS Sensoren das Ende der CCD-Technologie beschleunigt hat, setzen die Japaner derzeit mit ihrem neuen Polarisations-Sensor einen weiteren Technologietrend. Mittlerweile gibt es kaum einen Kamerahersteller, der den Chip nicht in seine Produkte integriert hat und Anfang 2019 soll es dann einen 12MP Polarisationschip (bisher 5MP) geben. Immer stärker im Kommen sind auch individuelle Visionlösungen mittels integrierter FPGAs.

Bild: VDMA e.V.Bild: VDMA e.V.
Bild 2 | Auf der Automatica in München hat der VDMA die erste Version der OPC UA Vision Companion Specification vorgestellt.

Diese ermöglichen es, dass Anwender ihre eigenen Visionlösungen auf ihren Geräten integrieren können und so -ähnlich wie eine App auf einem Smartphone - auf die jeweilige Anwendung anpassen können. Hersteller die bereits solche Systeme anbieten sind u.a. Balluff/Matrix Vision, Baumer, IDS, LMI Technologies oder Sick. Beim Thema Embedded Vision ist es dagegen dieses Jahr etwas ruhiger gewesen. Höhepunkte waren hier, dass Basler zur Embedded World eine Kooperation mit dem Prozessorhersteller Qualcom bekannt gegeben hat, sowie im Distributionsbereich nun mit Arrow Electronics zusammen arbeitet. Allied Vision hat zur Vision seine Alvium SoCs und entsprechende Kameramodule präsentiert. Der (Embedded) Megatrend des Jahres ist aber Deep Learning. Immer mehr Firmen und Start-Ups präsentieren Industrie-PCs oder oder sogar Kameras (IDS, Flir...), in denen neue Deep Learning Algorithmen bereits integriert sind. MVTec arbeitet derzeit daran Deep Learning auf CPUs mit ähnlichen Inferenzen wie auf einer GPU zu bekommen. Wie bei jedem Hyphe neigen Hersteller und Anwender teilweise zu überzogenen Erwartungen. Deep Learning ist sicherlich ein weiterer (und wichtiger) Pfeil im Köcher, um neue Anwendungen zu lösen, die bisher nicht lösbar waren, aber sicherlich nicht die ideale Lösung für jede Bildverarbeitungsaufgabe.

TeDo Verlag GmbH

Dieser Artikel erschien in inVISION 6 2018 - 19.11.18.
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