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Vision in der Edge

TITELSTORY: Vision-Anwendungen mit Edge-Architektur

Klassische Bildverarbeitung oder smarte Vision-Sensoren ist in vielen Anwendungen die Gretchenfrage. Es gibt aber noch weitere Aspekte, denn mit klassischer Bildverarbeitung lassen sich viele Anforderungen nicht so umsetzen, dass damit auch preissensitive Applikationen erreichbar sind. Neuronale Netze sowie KI eröffnen hier neue Wege. Hinzu kommt, dass die Anwendungen nicht unbedingt im separaten Rechner ablaufen, der Trend geht in Richtung Embedded Vision und Edge.

Bild: ifm electronic gmbhBild: ifm electronic gmbh
Bild 1 | In der Intralogistik gibt es zahlreiche Anwendungen für Autonomous Mobile Robots (AMRs).

Klassische Bildverarbeitungslösungen sind sehr leistungsfähig und bieten zum Beispiel hohe Auflösungen und schnelle Verarbeitungsgeschwindigkeiten. Sie können einzelne Teile gut mit einer vorgegebenen Geometrie vergleichen und liefern dabei sehr gute Erkennungsquoten. Typische Anwendungen solcher Systeme finden sich etwa in der Fertigung zur Inline-Qualitätskontrolle. Aber mit anderen Aufgaben, die auf den ersten Blick einfach erscheinen, sind solche Lösungen überfordert, weil sie sich nicht formal bzw. mathematisch beschreiben lassen. Ein typisches Beispiel ist die Erkennung einer Hand. Zur Faust geballt, einzelne oder alle Finger ausgestreckt, mit der Handfläche nach oben oder unten, rechte oder linke Hand - die möglichen Bilder sind so unterschiedlich, dass sie mit einer auf Algorithmen basierten Bildverarbeitung nicht mit ausreichender Sicherheit als Hand erkannt werden können.

ifm electronic gmbh

Dieser Artikel erschien in inVISION 2 (April) 2021 - 21.04.21.
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