Maschinelles Sehen, manchmal auch Computer Vision, bezeichnet die Fähigkeit eines Computersystems, visuelle Informationen zu analysieren und zu verarbeiten. Sobald die visuellen Informationen verarbeitet sind, kann jede Maschine oder jedes Softwaresystem darauf reagieren. Sowohl Hardware- als auch Softwarekomponenten treiben diesen Prozess an.
Maschinelles Sehen stützt sich auf künstliche Intelligenz (KI), um visuelle Informationen zu analysieren. Indem wir unseren Maschinen „Augen“ geben, kann maschinelles Sehen erstaunliche Aufgaben erfüllen, etwa uns auf Systemausfälle hinzuweisen oder die Bremsen eines Fahrzeugs zu betätigen, um Unfälle zu vermeiden.
Auch wenn der Begriff „maschinelles Sehen“ futuristisch klingen mag, ist es verbreiteter, als man vielleicht denkt.
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Maschinelles Sehen: Die „Augen“ industrieller Anlagen
Bei der Recherche zum maschinellen Sehen stellen wir fest, dass der häufigste Anwendungsfall im industriellen Umfeld liegt. So wird maschinelles Sehen typischerweise für Prozesse wie die visuelle Inspektion eingesetzt. In vielen Fällen führt eine Maschine routinemäßige Inspektionsaufgaben an sich selbst durch. Wenn in den Komponenten der Maschine bereits Probleme vorhanden sind, sendet sie eine Warnung oder führt eine andere Aktion aus.
Der Einsatz von maschinellem Sehen in industriellen Umgebungen nimmt rapide zu. Laut Marktdaten hatte der weltweite Markt für maschinelles Sehen im Jahr 2021 einen Wert von 13,23 Milliarden US-Dollar. Es wird erwartet, dass der Markt zwischen heute und 2030 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 7,7 % wächst.
Laut dem oben genannten Marktbericht werden die Nachfrage nach Qualitätsprüfung und Automatisierung im Industriesektor das Wachstum und die Verbreitung des maschinellen Sehens vorantreiben.
So funktioniert maschinelles Sehen
Maschinelles Sehen erfordert sowohl Hardware- als auch Softwarekomponenten. Beispiele für Hardware sind Leuchten, Kameras, Spezialobjektive und Sensoren. Die Hardware ist für die Bilderfassung zuständig.
Zu den Softwarekomponenten können Verarbeitungssoftware und Algorithmen gehören. Diese KI- und ML-Komponenten sind dafür zuständig, die Bilder in ein Format zu verarbeiten, das die Maschine verstehen kann.
Der Prozess des maschinellen Sehens unterscheidet sich abhängig von Faktoren wie dem Maschinentyp und ihrer Funktion. Um zu veranschaulichen, wie der Prozess funktioniert, betrachten wir ein einfaches Beispiel aus der Fertigung.
Ein Beispiel für einen Prozess des maschinellen Sehens
Nehmen wir an, ein Fertigungsbetrieb möchte mithilfe von maschinellem Sehen eine routinemäßige Inspektion durchführen. Zunächst nimmt eine Kamera ein Bild einer Maschine oder ihrer Komponenten auf. Dieses Bild wird anschließend in ein digitales Format umgewandelt.
Die zugehörige Software analysiert das Bild anschließend mithilfe von Algorithmen und vordefinierten Regeln. In diesem Beispiel würde die Software nach Maschinendefekten oder Anzeichen eines möglichen Ausfalls suchen.
Nach Abschluss der Analyse führt die Maschine eine bestimmte Aktion aus. So kann die Maschine beispielsweise abgeschaltet werden, um weitere Defekte zu vermeiden, wenn Probleme festgestellt werden. Oder die Maschine setzt ihre Arbeit fort, wenn sie die Inspektion besteht.
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Anwendungsfälle für maschinelles Sehen
Gerade in der Fertigung gibt es unzählige Anwendungsfälle für maschinelles Sehen. So kann maschinelles Sehen für Prozesse wie die vorausschauende Wartung eingesetzt werden, bei der Maschinen visuelle Informationen nutzen, um den künftigen Wartungsbedarf vorherzusagen. Dadurch erhalten Maschinen die benötigte Wartung, bevor es zu Ausfällen kommt.
Ein weiterer Anwendungsfall in der Fertigung ist die Produktprüfung. Maschinelles Sehen kann eingesetzt werden, um visuelle Informationen über Produkte zu erfassen, während diese die Produktionslinie durchlaufen. Werden an den Produkten Mängel festgestellt, können sie aus der Linie entfernt werden, was die Produktqualität verbessert und Ressourcen spart.
Die Anwendungsfälle des maschinellen Sehens beschränken sich nicht auf die industrielle Fertigung. Tatsächlich kann jede Branche vom maschinellen Sehen profitieren, das außerhalb des Industriesektors häufig als Computer Vision bezeichnet wird (dazu weiter unten mehr).
Computer Vision ist beispielsweise eine zentrale Komponente selbstfahrender Fahrzeuge. Hardware und Software ermöglichen es einem Auto, seine äußere Umgebung zu „sehen“, etwa Stoppschilder und andere Fahrzeuge. Nach der Analyse der visuellen Informationen handelt das Auto autonom.
Auch im Gesundheitswesen setzt sich Computer Vision zunehmend durch. So wurde Computer Vision als vielversprechendes Instrument für die Diagnose von COVID-19 getestet. Weitere Entwicklungen im Gesundheitswesen umfassen Computer-Vision-Prozesse zur Erkennung von Krebs und zur intelligenten Gesundheitsüberwachung.
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Die verschiedenen Vorteile des maschinellen Sehens
Wenn wir unseren Maschinen das Sehen ermöglichen, ergeben sich zahlreiche wichtige Vorteile. So kann maschinelles Sehen die Produktqualität in der Fertigung verbessern und branchenübergreifend Kosten senken. Da sich maschinelles Sehen noch in der breiten Einführung befindet, gibt es weitere Vorteile, die wir erst noch entdecken müssen.
Verhindert Ausfallzeiten
Die Fertigungsindustrie steht vor zahlreichen Herausforderungen. Eine der kostspieligsten ist ungeplante Stillstandszeit. Laut aktuellen Daten kosten ungeplante Stillstandszeiten industrielle Hersteller schätzungsweise 50 Milliarden US-Dollar pro Jahr. Aus denselben Daten geht hervor, dass Geräteausfälle für sage und schreibe 42 % dieser ungeplanten Stillstandszeiten verantwortlich sind.
Viele Hersteller setzen auf Technologie, um Unterstützung zu erhalten. Maschinelles Sehen kann Ausfallzeiten verhindern, indem es Maschinen ermöglicht, Geräteausfälle vorherzusehen, bevor sie eintreten. Dadurch lassen sich Stillstandszeiten planen und Reparaturen mit geringen oder gar keinen Auswirkungen auf das Unternehmen durchführen.
Erkennt Sicherheitsrisiken
Laut CDC ist eine der häufigsten Ursachen arbeitsbedingter Verletzungen der Kontakt mit Gegenständen und Geräten. Einige der Verletzungen werden direkt durch den Ausfall von Maschinenkomponenten verursacht.
Um Verletzungen am Arbeitsplatz zu verhindern, müssen Unternehmen alles Erforderliche tun, damit die Geräte sicher verwendet werden können. Maschinelles Sehen kann dabei helfen, Sicherheitsrisiken zu erkennen, die bei einer manuellen Prüfung durch Menschen möglicherweise unbemerkt bleiben. Durch Verfahren wie präventive Analysen lassen sich diese Sicherheitsrisiken oft erkennen und entschärfen, bevor sie zu Verletzungen führen.
Die Erkennung von Sicherheitsrisiken ist nicht nur für die Fertigungsindustrie relevant. So können selbstfahrende Autos mithilfe von Computer Vision Sicherheitsrisiken in Echtzeit erkennen, rechtzeitig vor einem Unfall anhalten oder Verkehrsschilder beachten.
Verbessert die Produktqualität
Es ist kein Geheimnis, dass die meisten Produkte, die wir kaufen, in Massenproduktion hergestellt werden – von den Fahrzeugen, die wir fahren, bis hin zu einigen Lebensmitteln, die wir konsumieren. Wenn es um die Sicherheit und das Wohlergehen der Verbraucher geht, hat die Produktqualität für alle Hersteller höchste Priorität.
Leider erfordern manuelle Prüfprozesse viel Zeit und Ressourcen. Maschinelles Sehen kann manuelle Prüfprozesse durch Automatisierung unterstützen. Mithilfe von Kameras und Computeralgorithmen können Produkte auf Mängel geprüft werden, bevor sie die Produktion überhaupt verlassen.
Senkt Kosten
Wie oben beschrieben, können Hersteller ungeplante Stillstandszeiten reduzieren und dadurch möglicherweise jedes Jahr Tausende oder Millionen einsparen. Die Kostensenkung durch den Einsatz von maschinellem Sehen endet jedoch nicht dort.
So kann maschinelles Sehen die Kosten für Anlagen senken. Durch die Verbesserung routinemäßiger Wartungsprozesse mithilfe von maschinellem Sehen können Hersteller die Anlagenleistung steigern und sicherstellen, dass die teuren Komponenten langfristig zuverlässig funktionieren.
Siehe auch: KI vs. ML: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
Maschinelles Sehen vs. Computer Vision
Maschinelles Sehen und Computer Vision sind zwei Begriffe, die häufig synonym verwendet werden. Obwohl sie sich sehr ähnlich und eng miteinander verbunden sind, gibt es einen wichtigen Unterschied.
Computer Vision wird meist als Oberbegriff für den grundlegenden Prozess der Erfassung und Analyse visueller Informationen verwendet. Maschinelles Sehen hingegen bezeichnet typischerweise konkrete industrielle Anwendungsfälle, bei denen schwere Maschinen zum Einsatz kommen. Mit anderen Worten: Maschinelles Sehen kann als Teilbereich von Computer Vision betrachtet werden.
Die Zukunft des maschinellen Sehens
Technologische Fortschritte werden das maschinelle Sehen weiter verbessern und neue Möglichkeiten eröffnen. So wird Edge Computing den Prozess des maschinellen Sehens schon bald an der Datenquelle ermöglichen, was zu Aktionen in Echtzeit führt. Außerdem ist zu erwarten, dass maschinelles Sehen und Computer Vision auch in anderen Branchen wie dem Einzelhandel und der Landwirtschaft verbreitet eingesetzt werden.
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