Der Technologiemix ist entscheidend

Die Robotik ist ein zentraler Baustein der Automatisierung und hilft, Fachkräftemangel, steigende Lohnkosten und Wettbewerbsdruck zu bewältigen. Besonders effektiv ist die Kombination mit industrieller Bildverarbeitung zur Integration in Fertigungsprozesse. 

Die angespannte Wirtschaftslage in nahezu allen Branchen sowie die zurückhaltende Investitionsbereitschaft in Deutschland führt dazu, dass das Potenzial der Automatisierung hierzulande längst noch nicht ausgeschöpft ist. Dennoch war Deutschland lange Zeit das Land mit der höchsten Roboterdichte in der EU und der drittgrößten weltweit. Erst im November 2024 vermeldete die International Federation of Robotics (IFR), dass China an Deutschland vorbeigezogen ist.  

Computer-Vision als Schlüsseltechnologie 

Einfache, repetitive oder gefährliche Tätigkeiten lassen sich zunehmend von Robotern ausführen. Als Enabler-Technologie eröffnet die Bildverarbeitung neue Möglichkeiten und fungiert als das sehende Auge von Robotern. So erschließen sich nach und nach immer mehr Märkte und Anwendungsfelder. Das zeigen aktuelle Robotik Trends wie Cobots oder Autonome mobile Roboter (AMR), für die Computer-Vision eine zentrale Schlüsseltechnologie ist. 

Fortschrittliche Vision-Systeme, bestehend aus Industriekameras mit modernen Sensoren und Bildverarbeitungssoftware, ermöglichen Robotern eine präzise Wahrnehmung und Analyse ihrer Umgebung. Dies verbessert ihre Fähigkeit, mit jeglicher Art von Objekten umzugehen, kontrolliert oder systematische Bewegungen auszuführen oder beispielsweise komplexe Aufgaben für die Qualitätskontrolle durchzuführen. Die Innovationskraft der Branche sorgte in den vergangenen Jahren nicht nur für eine Optimierung des maschinellen Sehens dank neuartiger Kameras, sondern auch für eine Verbesserung in der Erkennung und Identifizierung. So können mittlerweile aus den generierten Daten deutlich effizienter relevante Informationen extrahiert werden. 

Auf die Kombination kommt es an 

Anwendern stehen dabei verschiedene Arten der Bildaufnahme und deren Verarbeitung in relevante Informationen zur Verfügung. Ob 2D- oder 3D-Daten auf einem Host PC analysiert werden oder ob neuronale Netze direkt auf intelligenten Kameras arbeiten – welche Technologie die beste ist und wann eine Kombination sinnvoll ist, kommt auf die Aufgabe an, die gelöst werden soll. 

2D-basierte Bildgebungsverfahren sind meist auf vorab definierten Regeln sehr simpel aufgebaut. Sie fokussieren sich auf Kanten, Muster und Farben und punkten daher immer dann, wenn hohe Kontraste im Bild vorhanden sind. Die Regelbasis macht sie zwar gut vorhersagbar, führt aber auch zu gewissen Limitierungen. 

Industriekameras mit 3D liefern bereits deutlich mehr Tiefeninformationen, wie beispielsweise Daten zur Form, Oberfläche oder Position eines Objekts. Sie sind komplexer, aber dadurch auch teurer, was insbesondere bei größeren Stückzahlen ein entscheidender Faktor sein kann. 

Bildverarbeitung mit KI hat sich aus verschiedenen Gründen, wie der Skepsis gegenüber dem Datenschutz oder dem Wissensdefizit über die Kontrolle der neuen Technologie, noch nicht im Markt etabliert. Sofern diese Vorbehalte ausgeräumt werden, kann die KI ihr Potential für die Bildverarbeitung (endlich) voll einbringen. 

Ein Technologiemix kann immer dann sinnvoll sein, wenn mehrere oder verschiedene Merkmalsdaten erzeugt oder vielseitige Aufgaben gelöst werden sollen. Ebenso kann die Qualität von Ergebnissen verbessert oder die Performanz erhöht werden. Wichtig ist dabei nicht nur in der Datenerfassung (Hardware) auf einen Technologiemix zu setzen, sondern auch bei der Datenverarbeitung (Software). 

Mit 2D und 3D zur Null-Fehler-Produktion 

Um sich im Wettbewerb zu behaupten, ist für produzierende Unternehmen ein hoher Qualitätsstandard von immenser Bedeutung. Das Ziel lautet: Null-Fehler-Produktion. Entscheidende Vorteile für die Qualitätssicherung in Produktionsprozessen bietet das Zusammenspiel aus 2D- und 3D-Bildverarbeitungstechnologie. 2D-Technologie ist geeignet für Aufgaben wie das Erkennen von Farben, Texturen und 2D-Konturen, während 3D-Technologie auf die Erfassung von Höhenprofilen, Volumen und dreidimensionalen Formen spezialisiert ist. Eine Herausforderung bei 3D-Technologie ist, dass fertig berechnete 3D-Daten schon auf das Wesentliche reduziert und damit nicht mehr ausreichend performant für die Gewinnung weiterer Informationen verwendet werden können. Die Kombination beider Ansätze ermöglicht eine umfassendere und präzisere Analyse, die besonders bei der Inspektion komplexer Geometrien und der Erkennung feiner Oberflächenfehler von Vorteil ist. Dies führt zu einer deutlich verbesserten Fehlererkennung. 

Künstliche Intelligenz 

Völlig neue Anwendungsfelder von Machine Vision, die von klassischer, regelbasierter Bildverarbeitung nicht abgedeckt werden können, eröffnet der Einsatz von künstlicher Intelligenz. Für die Robotik bedeutet das: Während viele Roboter ihre Umgebung nicht verstehen und lediglich befehlsbasiert arbeiten können, ermöglicht Machine Learning das Übertragen menschlicher Qualitätsanforderungen auf KI-basierte Systeme, die dieses Wissen dann auf neue Situationen anwenden und adaptiv reagieren können. KI-basierte Bildverarbeitungsmethoden ermöglichen die Nutzung historischer Daten oder Erfahrungen zur Identifizierung von Merkmalen. Dabei ist es zunächst unerheblich, ob es sich um 2D- oder 3D-Daten handelt. Je nach Anwendung kann die Kombination aus beiden Verfahren, gepaart mit KI in der Verarbeitung, weitere Vorteile mit sich bringen. 

Notwendig wird die Fähigkeit zu adaptiven Reaktionen bei der Erkennung und Verarbeitung von Objekten mit natürlicher Varianz, wie Lebensmittel, Pflanzen oder andere organische Objekte. Diese weisen eine größere Vielfalt in Bezug auf Merkmale wie Farbe, Oberfläche, Größe, Gewicht oder Form auf. Diese lässt sich regelbasiert kaum vollständig beschreiben. KI kann mit den entsprechenden Trainingsdaten jedoch so trainiert werden, dass ein breites Spektrum zuverlässig erkannt, kategorisiert und damit auch verarbeitet werden kann. 

Auf den Technologiemix kommt es an 

Die Automatisierung wird in den kommenden Jahren in etlichen Branchen signifikant voranschreiten. Bildverarbeitung wird auch weiterhin eine Schlüsselrolle spielen. Es hat sich gezeigt, ihr volles Potenzial entfaltet Machine Vision dann, wenn verschiedene Verfahren miteinander kombiniert werden. 

Bilder: IDS Imaging Development Systems GmbH