Gute Vorzeichen für die Weltleitmesse der Bildverarbeitung Bildverarbeitung erobert neue Industriebereiche - Quality Engineering

Gute Vorzeichen für die Weltleitmesse der Bildverarbeitung

Bildverarbeitung erobert neue Industriebereiche

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Die Vision befindet sich weiter auf Wachstumskurs. Embedded Vision, Deep Learning und Hyperspectral Imaging sind die großen Trendthemen auf der Bildverarbeitungsmesse in Stuttgart.

Rückenwind für die Bildverarbeitungsbranche und auch für die Messe Vision: Die Messe wird in diesem Jahr mehr als 12.000 m² Ausstellungsfläche belegen – und damit 9 % mehr als vor zwei Jahren beim letzten Event. Dafür wird erstmals auch die Galerie im L-Bank Forum (Halle 1) mit Ständen belegt. Auch die Anzahl der Aussteller, übertrifft mit über 460 den Rekord von 440 Unternehmen aus 2016. Besonders erfreulich für die Messe Stuttgart und Ausdruck der dynamischen Branchenentwicklung sind die rund 25 % der Aussteller, die sich 2018 erstmals auf der Vision präsentieren. „Alle Zeichen stehen weiterhin auf Wachstum. Was die Branche zusätzlich beschäftigt sind die Megatrends Embedded Vision und Deep Learning“, sagt Florian Niethammer, Projektleiter der Vision bei der Messe Stuttgart.

„Embedded-Vision-Systeme haben sich in rasantem Tempo weiterentwickelt und sind mittlerweile aus dem Kanon der Bildverarbeitungsindustrie nicht mehr wegzudenken. Damit sind sie fester Bestandteil in der Produktpalette vieler Vision-Aussteller“, so Niethammer weiter. Die Erstauflage der Embedded Vision Europe Konferenz 2017 in Stuttgart sei ein Vorgeschmack darauf, was die Unternehmen im November auf ihren Messeständen zu diesen Themen präsentieren werden.“

Christoph Wagner, Product Manager Embedded Vision bei MVTec Software (Vision: Halle 1, Stand E72) beschreibt die Entwicklung bei Embedded Vision Systemen so: „Viele Applikationen mit größeren Stückzahlen werden mittlerweile auf Embedded Devices umgesetzt, da diese Geräte viele Vorteile gegenüber der Standard-PC-Variante bieten, wie etwa reduzierte Leistungsaufnahme, die Unabhängigkeit von Peripheriegeräten und nicht zuletzt den Preis- und Formfaktor“. MVTec stellt auf der Messe das Release Halcon 18.11 vor. Die neue Version wird standardmäßig nun auch für 64-bit ARM-Plattformen ausgeliefert, wodurch noch mehr Embedded Devices „out of the box“ damit laufen werden.

Vision Systeme stehen beispielhaft für einen Trend zur technologischen Annäherung zwischen Industrieanwendungen und der Endverbraucherwelt. „Die ARM-basierten System-on-Chip-Lösungen werden immer leistungsfähiger und können speziell beim Preis-Leistungs-Verhältnis im Vergleich zu den im Industrieumfeld noch immer dominierenden X86-Architekturen mittlerweile oftmals gleichziehen“, sagt etwa Gerrit Fischer, Head of Product Market Management bei Basler (Vision: Halle 1, Stand E42). Sein Unternehmen stellt auf der Vision ein Embedded Vision Development Kit vor, das als Systemansatz die unterschiedlichen Kompetenten vereint.

Den Trend bestätigt auch Frans Vermeulen, Head of Sales and Marketing bei Active Silicon (Vision: Halle 1, Stand H52): „Wir erwarten, dass verstärkt Consumer- und Off-the-shelf-Technologie in eingebettete Systeme integriert werden.“ Das britische Unternehmen wird auf der Messe seine Vision Processing Unit präsentieren, einen für die Integration in einem industriellen oder medizinischen OEM-Gerät entwickelten Embedded Vision-Computer. „Heterogene Systeme“ nennt Jan-Erik Schmitt, Geschäftsführer Vertrieb von Vision Components (Vision: Halle 1, Stand F42), Embedded-Vision-Systeme. „Sie sind eine Kombination von mehreren Recheneinheiten, wie etwa unseren Linux-basierten Z-Kameras, die auf einem System-on-Chip mit einem Dual-Core ARM-Prozessor und einer FPGA bestehen.“

Christopher Scheubel, Head of IP & Business Development bei Framos (Vision: Halle 1, Stand C42), sieht einen weiteren großen Trend bei Embedded Vision: „Die Entwicklung geht nicht nur zur kompletten Einbettung, sondern auch zu Intelligenz – um Geräte selbständig agieren zu lassen und ohne menschliche Interaktion Entscheidungen zu treffen.“ Autonome Fahrzeuge, Service-Roboter in Industrie und Haushalt sowie Drohnen seien hier Vorreiter bei der Anwendung.

„Embedded Vision Systeme werden sich vermutlich in allen Branchen, aber insbesondere in der industriellen Produktion etablieren können. Die Umstellung der Produktion auf neue Fertigungskonzepte, beflügelt durch die Grundgedanken von Industrie 4.0, wird den Einsatz von intelligenten Systemen erfordern“, betont Holger Wirth, Vice President R&D Automation bei Isra Vision (Vision: Halle 1, Stand C30). Eine Einschätzung, die auch Paul Maria Zalewski von Allied Vision (Vision: Halle 1, Stand D30) teilt: „Gerade in den beiden Vertikalmärkten Fabrikautomation und Intelligente Verkehrssysteme sehen wir einen Wandel in Richtung Embedded Vision, weil zum einen der Preisdruck auf die Hersteller dieser Systeme größer wird, zum anderen ihre Kunden immer kompaktere Vision Systeme erwarten“.

Deep Learning: Bildverarbeitungssysteme
optimieren sich kontinuierlich weiter

Ein weiteres Trendthema auf der Vision ist Deep Learning, eine radikal neue Herangehensweise, wie Bilderkennungsaufgaben zukünftig gelöst werden. Im Gegensatz zu bisherigen Verfahren wird diesen selbstlernenden Systemen eine Vielzahl von Bildern und Szenarien angelernt, auf die sie während der Prüfung im Produktionsprozess zurückgreifen und so minimale Abweichungen erkennen. Dabei optimieren sich diese Systeme kontinuierlich weiter. Angetrieben von immer schnellerer Rechenleistung und methodischen Durchbrüchen hat sich Deep Learning in den vergangenen Jahren in der Bildverarbeitungsbranche zu einem Megatrend entwickelt. Deep-Learning-Systeme als ein Teilbereich von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz haben einen grundlegend anderen technologischen Ansatz als die derzeit etablierte Bildverarbeitungstechnik: „Sie setzen neuronale Netze ein und ihr Name bezieht sich auf die meist hohe Anzahl verborgener Schichten im neuronalen Netzwerk“, erläutert Vassilis Tsagaris, CEO des griechischen Anbieters Irida Labs (Vision: Halle 1, Stand I16). „Systeme, die auf Deep Learning basieren, zeichnen sich dadurch aus, dass große Mengen an digitalen Bilddaten analysiert und damit Modelle von bestimmten, zu erkennenden Objekten trainiert werden“, ergänzt Dr. Olaf Munkelt, Geschäftsführer von MVTec. „Mit Hilfe dieser Trainingsdaten lernt der Klassifikator dann, zwischen den eingegebenen Klassen zu unterscheiden.“

„Die Stärke von Deep Learning liegt darin, dass ein solcher Ansatz flexibler entscheiden kann als ein Satz vorgegebener Regeln in konventionellen Bildverarbeitungs-Systemen“, betont Volker Gimple, Gruppenleiter Bildverarbeitung bei Stemmer Imaging (Vision: Halle 1, Stand E52). Dr. Klaus-Henning Noffz, Geschäftsführer von Silicon Software (Vision: Halle 1, Stand C72), ergänzt: „Deep Learning punktet immer dann, wenn Prüfobjekte große Variationen aufweisen und schwer mathematisch modellierbar sind.“

Deep Learning kann eine Alternative sein, wenn konventionelle Bildverarbeitungssysteme an ihre Grenzen stoßen: „Deren größte Herausforderungen sind ein sich veränderndes optisches Umfeld, die immer größere Produktvielfalt sowie die Komplexität des Bildes selbst“, sagt Hanjun Kim, Marketing Manager beim Sualab (Vision: Halle 1, Stand A26). „Auch in Bereichen, wo Bildverarbeitung bereits implementiert ist, kann der zusätzliche Einsatz von Deep Learning Genauigkeit und Geschwindigkeit des Prüfvorgangs drastisch beschleunigen.“ Das südkoreanische Unternehmen will bei seiner Vision-Premiere Deep Learning Machine Vision Inspektionssoftware Suakit V2.0.

Eingesetzt wird Deep Learning heute bereits in Anwendungen, wo Bildverarbeitung eine Klassifizierung des untersuchten Objekts vornimmt. Noffz, Silicon Software, nennt als Beispiel die Automobilindustrie: „Selbstlernende Algorithmen erkennen hier mit Hilfe von Deep Learning beispielsweise perfekt winzige Lackfehler, die mit bloßem Auge nicht sichtbar sind.“

In der Nahrungsmittel- und Getränkeindustrie „können beispielsweise minderwertige Früchte und Gemüse präzise identifiziert und inspiziert werden, bevor sie verpackt oder weiterverarbeitet werden“, so Munkelt, MVTec. Scheubel, Framos, beschreibt eine Anwendung, bei der mit Deep Learning Gebinde für einen Lebensmitteleinzelhändler sortiert und klassifiziert werden.

Deepsense (Vision: Halle 1, Stand J54), ein weiterer Erstaussteller auf der Vision in diesem Jahr, wird eine Lösung zur visuellen Qualitätskontrolle vorstellen, die sich ohne langwierige Programmierung sehr gut zur Inspektion gerade von Objekten mit komplexen Mustern wie etwa Holz oder Textilien eignet. Robert Bogucki, Chief Science Officer bei Deepsense, sieht darüber hinaus große zukünftige Anwendungschancen von Deep Learning im Bereich Healthcare.

Hyperspectral Imaging für den Blick
ins Innere von Lebensmitteln und Kunststoffen

Die Nahrungsmittel- und Getränkeindustrie profitiert außerdem vom Trendthema Hyperspectral Imaging. Die Technologie macht auch das Innere von Objekten sichtbar – zum Beispiel von Schokoriegeln oder Obst. Die entsprechenden Systeme machen Bilder von vielen beieinander liegenden Wellenlängen. Während herkömmliche RGB-Kameras lediglich die Farben Rot, Grün und Blau abbilden, erlauben hyperspektrale Kameras die Unterscheidung von mehr als hundert Farben. Dadurch lässt sich die chemische Struktur von Objekten sichtbar machen.

„Die Hyperspektral-Technologie erkennt unterschiedliche Molekülschwingungen und kann anhand dieser verschiedene Materialien identifizieren“, erklärt Manfred Pail, Mitbegründer von Perception Park (Vision: Halle 1, Stand D56), einem österreichischen Software-Anbieter, der auf Hyperspektral-Technik spezialisiert ist. Objekte hinterlassen aufgrund ihrer chemischen Eigenschaften quasi eine hyperspektrale Signatur, die mit den Kameras aufgefangen wird. Hyperspektral funktioniert laut Pail mit großen Molekülketten. Und diese gibt es in der Regel in organischen Stoffen. So kann die Technologie besonders in der Lebensmittelindustrie ihre Stärken ausspielen.

Fleisch, Fett und Knochen wiesen Unterschiede in ihren molekularen Eigenschaften auf, die man in einem Hyperspektral-Bild eindeutig erkennen könne, erklärt Gion-Pitschen Gross, Produktmanager bei Allied Vision. „Dies gilt auch für andere Materialien, die im Realbild kaum Unterschiede aufweisen – wie etwa für die fast identisch erscheinenden Lebensmittel Zucker, Salz und Zitronensäure.“ Zudem lassen sich mit entsprechenden Systemen auch Fremdkörper entdecken – zum Beispiel Kunststoffteile in Schokoriegeln. „Anhand seiner chemischen Signatur kann man den Kunststoff etwa ganz klar von Nüssen unterscheiden“, so Pail.

Erst seit etwa zehn Jahren gibt es Hyperspektral-Kameras, die auch industriell verwendet werden können. Doch ihr Einsatz war bisher noch mit viel Aufwand verbunden. Das Problem: Die Hyperspektral-Daten lassen sich nicht mit herkömmlicher Bildverarbeitungssoftware verarbeiten. „Für die Entwicklung entsprechender Applikationen braucht man Experten der Spektroskopie und Chemometrie“, erklärt Pail.

Viele Anwendungsversuche scheiterten zudem daran, dass die Farbbildverarbeitungssysteme bestehender Maschinen in der Regel nicht in der Lage sind, hyperspektrale Kameras sinnvoll zu integrieren. Jede einzelne Anwendung basierend auf hyperspektraler Kameratechnologie müsse von Grund auf neu entwickelt und umgesetzt werden, was im industriellen Umfeld meist nicht wirtschaftlich darstellbar ist, so Pail.

Sein Unternehmen hat daher eine Technologie mit dem Namen Chemical Colour Imaging (CCI) entwickelt, um die Nutzung von Hyperspektral-Technologie zu vereinfachen. Kernelement von CCI ist laut Pail die Extraktion von zweidimensionalen Feature-Bildern – den Chemical Colour Images – aus komplexen, multidimensionalen Hyperspektral-Daten. In diesen Feature-Bildern werden dem Anwender die gesammelten, ortsaufgelösten, spektroskopischen Informationen in Farbe kodiert dargestellt. Durch den Einsatz von CCI erscheint die hyperspektrale Kamera im System des Anwenders also wie eine Farbkamera. „Wir haben die gesamte wissenschaftliche Methodik, die bisher nötig war, gekapselt und für jeden Ingenieur intuitiv zugänglich gemacht“, sagt Pail. „Er muss sich nicht mehr um die Einbindung der Kamera oder die Korrektur der Daten kümmern. Das macht unsere Software für ihn. Er kann sich auf die Anwendungsentwicklung konzentrieren.“

Eine weitere Herausforderung beim Einsatz der Technologie ist allerdings das Thema Beleuchtung: „Hyperspektrale Bildverarbeitung funktioniert nicht mit den sonst in der Bildverarbeitung häufig verwendeten LED-Beleuchtungen, sondern nur mit Halogenlampen, die ein breites Wellenlängenspektrum emittieren“, sagt Tim Huylebrouck, Produktmanager bei Stemmer Imaging. „Hier gibt es noch Bedarf an geeigneten Beleuchtungen.“

Zudem müsse die Beleuchtung zum Beispiel in Anwendungen in der Lebensmittelindustrie ein Schutzglas aufweisen, das in dieser Branche jedoch aufgrund von Sicherheitsstandards nicht aus Glas sein darf. „Andere Materialien würden die Spektren allerdings verfälschen. Hier bedarf es einiger Kniffe“, so Huylebrouck.

Trotz solcher Herausforderungen wächst das Interesse der Unternehmen an der Hyperspektraltechnologie. Bestehende Berührungsängste hätten sich gelegt, berichtet Pail. Dazu tragen seiner Meinung nach auch sinkende Preise bei. Eine Hyperspektral- Kamera sei mittlerweile schon für weniger als 10.000 Euro zu haben. „Damit werden natürlich noch viel mehr Anwendungen möglich“, so Pail. ■


Die Autorin

Sabine Koll

Redaktion

Quality Engineering


Volles Programm auf der Messe

Auf der Vision wird im zweijährigen Turnus das komplette Spektrum der Bildverarbeitungstechnologie abgebildet. Die Fachmesse zeichnet sich neben hochkarätigen Ausstellern durch ihre hohe Internationalität und ein abwechslungsreiches Rahmenprogramm aus. Fester Bestandteil der Messe sind erneut die „Industrial Vision Days“, das weltweit größte Vortragsforum für Bildverarbeitung. Weitere Sonderschauen, die mit Kooperationspartnern realisiert werden, sind das „Application Forum“, die „Integration Area“, die „International Machine Vision Standards“ unter Federführung der EMVA sowie der Gemeinschaftsstand IPC4Vision, auf dem das Thema Industrie-PCs (IPCs) bespielt wird.


Boom für die Bildverarbeitung

Die deutsche Bildverarbeitungsindustrie hat 2017 einen Rekordumsatz von 2,6 Mrd. EUR erzielt – und ist damit im Vergleich zum Vorjahr um 17 % gewachsen. Innerhalb von zehn Jahren hat sich damit der Umsatz der Branche verdoppelt. „Die Bildverarbeitung als Treiber von Industrie 4.0 ist aus der modernen Fabrik nicht mehr wegzudenken und hat schon längst unseren Alltag erobert. Ob Verkehrsleitsysteme, autonomes Fahren, Mülltrennung und Recycling oder Gesundheitsvorsorge – Bildverarbeitung macht’s möglich. Embedded Vision in Kombination mit Deep Learning setzt weitere Wachstumsimpulse“, sagt Dr. Olaf Munkelt, Vorsitzender des Vorstands der VDMA Fachabteilung Industrielle Bildverarbeitung.

Das Umsatzwachstum der industriellen Bildverarbeitung wird sich laut VDMA-Prognose in diesem Jahr um 7 % auf 2,8 Mrd. EUR fortsetzen. Im deutschen Heimatmarkt verzeichnete die Branche 2017 ein Umsatzplus von 8 % im Vergleich zum Vorjahr. Der Export, seit Jahren Wachstumstreiber, wuchs 2017 um 23 %. Die beiden wichtigsten Exportmärkte waren unverändert China und Nordamerika, die zusammen 26 % des Gesamtumsatzes der deutschen Bildverarbeitungsindustrie ausmachen. Das Wachstum in der Volksrepublik erreichte 2017 im Vergleich zum Vorjahr beeindruckende 56 %. Ebenfalls wachstumsstark war Nordamerika mit einem Plus von 21 % gegenüber dem Vorjahr. Dennoch übertraf 2017 das Umsatzvolumen in China erstmals das in Nordamerika.


Quality Engineering produziert auch in diesem Jahr wieder die Messezeitung Vision Focus Bild: Messe Stuttgart

Quality Engineering auf der Vision 2018

Auch für dieses Jahr hat Quality Engineering für die Vision wieder eine Reihe von Aktivitäten geplant:

  • Wir produzieren die offizielle Messezeitung Vision Focus. Täglich bereitet das Redaktionsteam im Büro auf der Messe die Ausgabe für den kommenden Tag vor.
  • Sie finden uns in Halle 1, Stand I81. Kommen Sie vorbei, um die Redaktion zu treffen.
  • Auf unserer Web-Seite www.qe-online.de finden Sie alle News über und von der Messe – und dies schon einige Wochen vorher.
  • Die heißesten News von der Messe lesen Sie in unserem Daily Newsletter. Melden Sie sich gleich an zu unserem Quality Engineeering Newsletter unter: www.qe-online.de/newsletter


Hier finden Sie mehr über:
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Themenseite Control 2018

Spannende Beiträge rund um die Fachmesse für Qualitätssicherung

Videos Control 2018

Interessante Interviews und Produktvorstellungen von der Messe.

Quality Engineering

Titelbild QUALITY ENGINEERING 4
Ausgabe
4.2018
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ABO

Control 2018

Die Welt der Qualitätssicherung vom 24. bis 27. April 2018 zu Gast in Stuttgart

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