Machine Vision vs. Computer Vision: Definitionen und Unterschiede

Es gibt einige Unterschiede zwischen Machine Vision und Computer Vision. Maschinelles Sehen wird hauptsächlich in industriellen Bereichen wie automatischen Inspektions- und Fertigungsprozessen eingesetzt. Es nutzt Bilderfassungs- und -verarbeitungstechnologie, um Aktionen zu definieren. Computer Vision hingegen befasst sich im weiteren Sinne mit der Erfassung und Analyse von Bildern und hat ein breiteres Anwendungsspektrum. Maschinelles Sehen kann als eine Teilmenge des Computersehens angesehen werden, die für die Ausführung von Aufgaben wie der Bildanalyse verantwortlich ist. Insgesamt gibt es einige Überschneidungen zwischen Machine Vision und Computer Vision, es gibt jedoch einige Unterschiede in den Anwendungen und der Funktionalität.

Wie Bildverarbeitung funktioniert

Zu den Hauptkomponenten eines Bildverarbeitungssystems gehören Beleuchtung, Linsen, Bildsensoren, Bildverarbeitung und Kommunikation.

Um sicherzustellen, dass die Beleuchtung das zu prüfende Teil beleuchtet und die Zielmerkmale hervorhebt, muss das Objektiv sie klar erfassen können. Das Objektiv wandelt das aufgenommene Bild in ein Lichtsignal um, das dann an den Sensor der maschinellen Bildverarbeitung weitergeleitet wird. Der Sensor wandelt das Lichtsignal in ein digitales Bild um und sendet es zur Analyse an den Prozessor. Das Bildverarbeitungssystem überprüft das Bild, extrahiert die erforderlichen Informationen und führt die erforderlichen Inspektionsalgorithmen aus, um Entscheidungen zu treffen. Schließlich werden die Informationen über diskrete I/O-Signale oder serielle Verbindungen an das Gerät gesendet, das die Informationen aufzeichnet oder verwendet.

Häufige Anwendungen der maschinellen Bildverarbeitung

Die maschinelle Bildverarbeitung hat ein breites Spektrum praktischer Anwendungen und ist von großer Bedeutung. Damit lassen sich Gegenstände inspizieren, Mängel an Gegenständen finden und die Unversehrtheit von Verpackungen prüfen. Bildverarbeitungssysteme können auch so programmiert werden, dass sie Funktionen wie Objektklassifizierung, Farberkennung und -überprüfung, Mustererkennung und -abgleich implementieren. Darüber hinaus kann maschinelles Sehen Barcodes in strukturierten Umgebungen lesen. Dank dieser Anwendungen spielt die maschinelle Bildverarbeitung eine wichtige Rolle in den Bereichen Fertigung, Logistik und Sicherheit.

Unterschied zwischen Machine Vision und Computer Vision

Während sowohl Machine Vision als auch Computer Vision die Aufnahme und Analyse visueller Eingaben beinhalten, gibt es Unterschiede zwischen beiden.

Machine-Vision-Systeme verwenden Digitalkameras, um Bilder zu erfassen und diese dann zu verarbeiten, um Entscheidungen zu treffen. Zu diesen Entscheidungen gehören Gut-Schlecht-Entscheidungen in der Produktionslinie, die auf vom Bildverarbeitungssystem erkannten Fehlern basieren. Bildverarbeitungssysteme umfassen typischerweise auch Kameras, Objektive, Prozessoren und Software, die es der Maschine ermöglichen, diese Entscheidungen zu treffen. Mit anderen Worten: Maschinelles Sehen ist Teil eines größeren Maschinensystems.

Das Computer-Vision-System kann alleine verwendet werden. Im Gegensatz zu Bildverarbeitungssystemen benötigen Computer-Vision-Systeme keine Kameras. Computer Vision muss also nicht unbedingt das Bild erfassen, sondern kann das gespeicherte Bild direkt verarbeiten. Computer-Vision-Systeme können Daten interpretieren und Ergebnisse aus gespeicherten Bildern erzeugen. Computer Vision bietet in dieser Hinsicht mehr Flexibilität, da es mit realen oder synthetischen Bildern arbeiten kann.

Computer-Vision-Systeme können wertvolle Informationen aus Bildern, Videos und anderen visuellen Elementen gewinnen, während Machine-Vision-Systeme auf Bilder angewiesen sind, die von den Kameras des Systems erfasst werden.

Ein weiterer Unterschied besteht darin, dass Computer-Vision-Systeme typischerweise darauf ausgelegt sind, so viele Daten wie möglich zu extrahieren und zu nutzen. Im Gegensatz dazu konzentriert sich die maschinelle Bildverarbeitung typischerweise auf bestimmte Schlüsselteile eines Objekts und verarbeitet dann die vom Bild erfassten Daten. Da maschinelles Sehen eher zum Auffinden spezifischer Dateninformationen eingesetzt wird, trifft maschinelles Sehen oft schnelle Entscheidungen in einer kontrollierten Umgebung.

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