Zwei Arten von Algorithmen für maschinelles Sehen

Maschinelles Sehen ist zu einem Eckpfeiler der industriellen Automatisierung geworden, was eine effiziente Qualitätskontrolle und Fehlererkennung ermöglicht. Im Kern basiert maschinelles Sehen auf Algorithmen, um das menschliche visuelle Urteilsvermögen nachzubilden. Diese Algorithmen lassen sich grob in zwei Kategorien einteilen: regelbasierte Systeme und deep-Learning-Algorithmen . Das Verständnis ihrer Prinzipien, Stärken und Grenzen ist entscheidend für die Optimierung ihrer Anwendungen in realen Szenarien.

Regelbasierte Systeme

Regelbasierte Algorithmen: Diese Systeme analysieren bestimmte Merkmale eines Objekts – wie Farbe, Form oder Grauwertwerte – und vergleichen sie mit festgelegten Schwellenwerten oder Mustern. Zum Beispiel:

• Ein weißes Blatt Papier mit Flecken kann als defekt markiert werden, da die Flecken einen vom Hintergrund unterschiedlichen Grauwert aufweisen.
• Ein Produkt, das ein Standard-Logo (ein vordefiniertes Muster) fehlt, wird durch Vorlagenerkennung als (nicht konform) eingestuft.

Vorteile :

Einfache Installation regeln sind einfach zu programmieren, sobald die Merkmalsmuster klar definiert sind.

Niedriger Rechenaufwand : Minimale Hardwareanforderungen aufgrund deterministischer Berechnungen.

Einschränkungen :

Starke Anforderungen an die Umgebung : Beleuchtung, Kamerawinkel und Produktpositionierung müssen sehr konsistent bleiben.

Begrenzte Anpassungsfähigkeit : Selbst geringfügige Variationen im Produktäußeren (z. B. Schwankungen der Materialtextur) oder unregelmäßige Fehler (z. B. zufällige Kratzer) können zu falschen Urteilen führen.

In der Praxis erweisen sich regelbasierte Systeme in hochgradig kontrollierten Umgebungen als überlegen, in denen Produktspezifikationen und Prüfbedingungen streng standardisiert sind. Ihre Fragilität zeigt sich jedoch in dynamischen oder unvorhersehbaren Situationen.

Tiefes Lernen: Algorithmen aus der Komplexität lernen

Tiefes Lernen imitiert menschliche kognitive Prozesse, indem es neuronale Netze auf großen Datensätzen trainiert. Im Gegensatz zu regelbasierten Systemen extrahieren diese Algorithmen autonom Merkmale aus Bildern, was sie befähigt, komplexe Szenarien wie folgt zu bewältigen:

Erkennen von unregelmäßigen Fehlern (z. B. zufällig geformten Rissen oder Flecken).

Objekte in verwirrenden Hintergründen differenzieren.

Vorteile :

Hohe Genauigkeit in chaotischen Umgebungen : Anpasst sich an Variationen in Beleuchtung, Winkeln und Produktunstimmigkeiten.

Verallgemeinerbarkeit : Sobald trainiert, können Modelle neue Defekt muster innerhalb gelernter Kategorien erkennen.

Herausforderungen :

Datenhunger : Das Training erfordert Hunderte bis Tausende von annotierten Bildern, mit starker Abhängigkeit von defekten Stichproben. In der Fertigung treten Defekte oft selten auf, was längere Phasen der Datensammlung (Wochen bis Monate) notwendig macht.

Skalierbarkeitsprobleme : Ein Wechsel zu einer neuen Produktspezifikation erfordert in der Regel eine erneute Grundausbildung, was die Zeitaufwendungen und Ressourcenkosten erhöht.

Die richtige Wahl des Werkzeugs: Der Kontext zählt

Die Wahl zwischen regelbasierten und tiefen Lernalgorithmen hängt von spezifischen Anwendungsfällen ab:

Regelbasierte Systeme leisten gute Arbeit in hochvolumigen, standardisierten Produktionsprozessen (z. B. Halbleiterkomponenten), wo Konsistenz gewährleistet ist.

Tieflernen zeichnet sich in Niedrigvolumen-, Hochvariabilitäts-Szenarien (z. B. Fehlersuche in der Textilindustrie) oder bei Fehlern ohne vorhersagbare Muster besonders aus.

Bemerkenswerterweise treten hybride Ansätze hervor. Zum Beispiel können regelbasierte Filter Bilder vorverarbeiten, um die Arbeitsschritte des Deep Learnings zu reduzieren, während Werkzeuge zur Erstellung synthetischer Daten Mangel an Trainingsdaten lindern.

Schlussfolgerung

Die Effektivität von Maschinenvision hängt davon ab, algorithmische Fähigkeiten mit operativen Realitäten in Einklang zu bringen. Regelbasierte Systeme bieten Einfachheit und Geschwindigkeit, scheitern jedoch in unvorhersehbaren Umgebungen. Deep Learning bietet Flexibilität und Genauigkeit, erfordert aber einen erheblichen Vorlaufinvestitionsaufwand. Letztlich hängt die Stabilität jedes Systems von drei Faktoren ab: Produktuniformität, Umweltkontrolle und Vielfalt der Stichprobe. Die Beherrschung dieser Variablen stellt sicher, dass Maschinenvision ihre Versprechen von Präzision und Zuverlässigkeit einlöst.