Machine Vision

Die Machine Vision, auch als maschinelles Sehen oder maschinelle Bildverarbeitung bekannt, existiert bereits seit über 70 Jahren. Die damaligen Forschungsarbeiten hatten zum Ziel, aus zweidimensionalen Bildern dreidimensionale Bilder zu rekonstruieren. Machine Vision ist heute eine präzise Technologie und umfasst Methoden zur Modulation visueller Informationen aus der Umgebung, die digital verarbeitet werden können. Ähnlich wie ein Auge, jedoch mit deutlich höherer Geschwindigkeit und Präzision. Die Technologie „Machine Vision” basiert auf digitaler Bildverarbeitung und analytischen Algorithmen, um Entscheidungen auf Basis des erfassten Bildmaterials zu treffen.

Die Basis von Machine Vision bildet in der Regel eine oder mehrere Kameras sowie spezielle Software und Hardware, die die erfassten Bilder verarbeiten. Diese Systeme sind in der Lage, eine Vielzahl komplexer Aufgaben zu übernehmen, darunter die Inspektion von Produkten auf Fertigungsstraßen, das Erkennen und Sortieren von Objekten, die Führung von autonomen Robotern, die Analyse medizinischer Bilder und zahlreiche weitere Anwendungen.

Machine Vision findet besonders dort Anwendung, wo eine schnelle und präzise Interpretationextrem vieler visueller Daten erforderlich ist, die das menschliche Auge übersteigt, oder in Umgebungen, die für Menschen zu gefährlich sind. Sie ist ein entscheidender Faktor in vielen Bereichen der Automatisierung und spielt eine wesentliche Rolle bei der fortschreitenden Entwicklung von Industrie 4.0, autonomen Fahrzeugen und vielen anderen technologischen Fortschritten.

Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der auf künstlichen neuronalen Netzen basiert. Diese Netze sind von der Struktur und Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert und bestehen aus mehreren Schichten von künstlichen Neuronen. Jede Schicht verarbeitet und transformiert die Daten auf eine bestimmte Weise, sodass komplexe Muster und Zusammenhänge erkannt werden können. Machine Vision und Deep Learning verschmelzen zu Machine Learning und ermöglichen die Digitalisierung von Unternehmen und Prozessen.

Industrielle maschinelle Bildverarbeitung ist eine Technologie, die darauf spezialisiert ist, visuelle Informationen aus der Umgebung aufzunehmen und zu verarbeiten. Dabei nutzen die Bildverarbeitungskameras oder intelligente Kameras spezielle Optiken, um Bewegungen, Formen, Mengen oder Farben – beispielsweise von Objekten auf einem Förderband – zu erfassen. Diese visuellen Daten sind entscheidend für die Überwachung und Steuerung von Produktionsprozessen.

Die Effektivität der Bildverarbeitungskameras hängt stark von der Qualität der Beleuchtung ab. Eine gut ausgeleuchtete Umgebung ist essentiell, damit das Kameraobjektiv klare Bilder aufnehmen kann. Nach der Aufnahme werden die Bilder mithilfe von Framegrabbern oder 3D-Sensoren in elektrische Signale umgewandelt. Diese Signale werden anschließend in IT-Systemen verarbeitet, wo die Bildinformationen weiter aufbereitet werden, um sie für die maschinelle Verarbeitung und Analyse nutzbar zu machen.

Die Grundlagen des maschinellen Sehens wurden in den 1950er Jahren entwickelt, als Wissenschaftler begannen, die Möglichkeiten von Computern zu erforschen, visuelle Daten zu verstehen. Einer der ersten Meilensteine war in den 1960er Jahren, als Larry Roberts, einer der Pioniere des maschinellen Sehens, seine Doktorarbeit am MIT über 3D-Rekonstruktionen aus 2D-Bildern schrieb. Diese Arbeit wird oft als einer der Ausgangspunkte für die Entwicklung von Algorithmen und Techniken angesehen, die in der industriellen Bildverarbeitung verwendet werden.

In den 1970er Jahren wurden weitere Fortschritte erzielt, insbesondere mit der Einführung einfacherer Bildverarbeitungssysteme für industrielle Anwendungen wie Inspektion und Qualitätskontrolle in Fertigungsstraßen. In den 1980er Jahren kam es zu einer deutlichen Zunahme kommerzieller Anwendungen, die durch Fortschritte in der digitalen Bildverarbeitung und der Computerhardware begünstigt wurde.

Mit der weiteren Verbesserung der Computertechnologie, der Verfügbarkeit hochauflösender Kameras und der Steigerung der Rechenleistung in den 1990er und 2000er Jahren wurde die industrielle Bildverarbeitung immer zugänglicher und leistungsfähiger. Heute ist sie eine Schlüsseltechnologie in vielen Branchen und wird durch Entwicklungen in der künstlichen Intelligenz und dem maschinellen Lernen weiter vorangetrieben.

Zu den am häufigsten eingesetzten Systemen gehören 2D-Bildverarbeitungssysteme, die vor allem in der Mustererkennung zum Einsatz kommen. Sie eignen sich hervorragend für Umgebungen, in denen Objekte und Szenen auf einer flachen, zweidimensionalen Ebene erfasst werden müssen.

Für Aufgaben, bei denen räumliche Genauigkeit eine Rolle spielt, werden 3D-Bildverarbeitungssysteme verwendet. Diese erfassen Informationen in mehreren Dimensionen und sind ideal für präzise Mess- und Inspektionszwecke. Intelligente kamerabasierte Systeme nutzen eingebaute Kameras und spezialisierte Software, um eine Vielzahl von Inspektionsaufgaben selbstständig zu bewältigen, während kompakte Bildverarbeitungssysteme für ihre Fähigkeit, sich nahtlos in bestehende Produktionsumgebungen zu integrieren, geschätzt werden.

PC-basierte Systeme nutzen die Kraft der Computerverarbeitung, um komplexere Bildanalysen und anspruchsvolle Inspektionen zu ermöglichen. Die multispektrale Bildverarbeitung, die Bilder in verschiedenen Wellenlängen erfasst, bietet gegenüber traditioneller 2D-Imaging eine erweiterte Analysefähigkeit. Hyperspektrale Bildgebung geht noch einen Schritt weiter und erfasst ein breiteres Spektrum an Wellenlängen, was eine noch detailliertere Analyse ermöglicht.

Darüber hinaus bieten variable Vergrößerungsobjektive mit ihren anpassbaren Vergrößerungsstufen zusätzliche Flexibilität bei der Durchführung verschiedener Inspektionsaufgaben. Zusammen mit den zuvor genannten Technologien eröffnen sie umfangreiche Möglichkeiten für die industrielle Bildverarbeitung, von der einfachen Identifikation bis zur komplexen Qualitätskontrolle. Sie sind entscheidend für die Optimierung von Produktionsprozessen.

Der Markt für Machine Vision ist in drei Segmente unterteilt: Hardware, Software und Dienstleistungen. Laut einem Bericht des in Indien und den USA ansässigen Marktforschungs- und Beratungsunternehmens „Grand View Research“ hält das Hardwaresegment im Jahr 2023 62 Prozent des globalen Marktanteils.

Innerhalb des Produktsegments des Weltmarkts für Machine Vision hatte das Untersegment „PC-basierte Systeme“ einen Marktanteil von über 54 Prozent. Unter den Anwendungen für Machine Vision hatte das Marktsegment „Qualitätssicherung und Inspektion“ mit über 51 Prozent den größten Anteil am Weltmarkt im Jahr 2023. In Bezug auf die Endanwenderbranchen hatte die Automobilindustrie mit 19 Prozent im Jahr 2023 den größten globalen Marktanteil für Machine-Vision-Lösungen.

• In der Digitalisierung der Industrie wird Machine Vision zur Qualitätskontrolle von Produkten eingesetzt. Kameras und Bildverarbeitungssysteme prüfen Bauteile auf Fehler oder Abweichungen von vorgegebenen Standards. Auch das Thema Arbeitssicherheit von Mitarbeitern gehört in diesen Bereich.
• In der Digitalisierung der Logistik nutzen Roboter maschinelles Sehen, um ihre Umgebung zu verstehen und Logistikaufträge auszuführen. Machine Vision Tracking und Computer Vision Tracking sind wachsende Anwendungsbereiche.
• In der Digitalisierung vom Verkehr hilft Machine Vision bei der Überwachung und Steuerung des Verkehrsflusses sowie bei der Erkennung von Verkehrszeichen und der Überwachung von Fahrzeugen.
• Im Bereich der öffentlichen Sicherheit wird maschinelles Sehen zur Gesichtserkennung, zur Erkennung verdächtiger Aktivitäten und zur Überwachung öffentlicher und privater Bereiche eingesetzt. Computer Vision in der Smart City ist ein langsam wachsender Markt.
• In der Digitalisierung des Gesundheitswesens wird maschinelles Sehen eingesetzt, um Bilder aus bildgebenden Diagnoseverfahren wie Röntgenaufnahmen, MRT-Scans und andere medizinische Bilder zu analysieren. Machine Vision und Deep Learning kann darüber hinaus Modelle entwickeln, die aus großen Mengen an Daten lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen treffen können.
• Die Digitalisierung der Landwirtschaft kann mit Machine Vision weiter entwickelt werden. Beispielsweise lässt sich die Überwachung des Pflanzenwachstums, des Schädlingsbefalls und des Reifegrads von Früchten überwachen, um den richtigen Erntezeitpunkte zu erkennen und Behandlungsmethoden zu optimieren.

Industrielle Bildverarbeitungssysteme werden in vielen Branchen zur Lösung und komplexer Aufgaben eingesetzt.

In der Elektronikfertigung werden diese Systeme zur Inspektion und Qualitätskontrolle von Bauteilen in der Fertigungslinie eingesetzt. Sie prüfen beispielsweise die Qualität der bestückten Bauteile. Dies kann von der Überprüfung der Abmessungen eines Objekts bis hin zur Erkennung von Oberflächenfehlern und Unregelmäßigkeiten reichen. In der Dokumentenverwaltung ermöglichen sie durch optische Zeichenerkennung (OCR) die Extraktion von Text aus Bildern, sowohl in gedruckter als auch in handschriftlicher Form, einschließlich der Erkennung von Unterschriften.

In der Automobilindustrie leisten Bildverarbeitungssysteme einen wichtigen Beitrag zur Sicherheit selbstfahrender Autos, indem sie Objekte auf der Straße erkennen. Ebenso unterstützen sie die Qualitätskontrolle in der Produktion, indem sie beispielsweise die korrekte Beschriftung von Produktverpackungen überprüfen. In automatisierten Fertigungsstraßen nutzen Roboter maschinelles Sehen, um Teile zu erkennen, zu sortieren und präzise zu handhaben. Dies verbessert die Effizienz und Genauigkeit von Prozessen wie Montage, Verpackung und Palettierung.

In der Digitalisierung des Gesundheitswesens werden Bildverarbeitungssysteme zur Unterstützung der Diagnose eingesetzt, indem sie detaillierte Scans und Bilder von Patienten analysieren, z. B. in der Radiologie oder Pathologie. Auch in der Materialprüfung sind diese Systeme unverzichtbar, um Fehler, Defekte und Verunreinigungen in verschiedenen Materialien aufzuspüren, was insbesondere in der Pharmaindustrie bei der Überprüfung von Tabletten auf Herstellungsfehler wichtig ist.

In der Lebensmittelindustrie und der Digitalisierung der Landwirtschaft helfen Bildverarbeitungssysteme, Produkte nach Größe, Farbe oder Qualität zu sortieren. So wird sichergestellt, dass nur normgerechte Produkte in den Verkauf gelangen. Sie spielen auch eine wichtige Rolle als Authentifizierungslösung für Währungen, indem sie gefälschte Banknoten erkennen.

Die automatisierte visuelle Erfassung von Umgebungen, kann in Verbindung mit Deep Learning auch die Analyse von Informationen bedeuten. Machine Vison spielt daher eine tragende und zentrale Rolle in vielen Anwendungsbereichen, in denen menschliche Fähigkeiten aufgrund der Menge der zu analysierenden Objekte oder der Genauigkeit der Objekterkennung nicht ausreichen würden. Machine Vision ersetzt das menschliche Auge, und Deep Learning nutzt neuronale Eigenschaften, um Erkenntnisse in Entscheidungen umzuwandeln.

Im Bereich des Datenmanagements erzeugt Machine Vision große Mengen an Bilddaten, die zur Analyse und Entscheidungsfindung verwendet werden. Diese Daten müssen effizient gespeichert, organisiert und zugänglich gemacht werden, um eine effektive Nutzung der Bilder zur Qualitätskontrolle, Fehleranalyse und Prozessoptimierung zu ermöglichen.

Im Hinblick auf Tracebility kann die industrielle Bildverarbeitung in der Fertigungsindustrie zur Überwachung des Produktionsprozesses eingesetzt werden. Sie identifiziert und verfolgt Produkte in der Digitalisierung der Logistik anhand von Seriennummern oder Barcodes, so dass jederzeit nachvollzogen werden kann, wann und wo ein Produkt hergestellt wurde und welche Komponenten verwendet wurden.

Beim IoT Asset Tracking hilft die Bildverarbeitung, den Standort und den Zustand von Vermögenswerten innerhalb eines Unternehmens zu verfolgen. Beispielsweise können Kameras wichtige Maschinen und Lagerbestände überwachen, um deren Bewegungen, Nutzung und Zustand aufzuzeichnen.

Im Bereich der industriellen Kennzeichnung kann die industrielle Bildverarbeitung zur Erkennung von Markierungen und Beschriftungen auf Produkten eingesetzt werden. Bei diesen Markierungen kann es sich um Barcodes, QR-Codes oder Text handeln. Die Bildanalyse überprüft, dass die richtigen Markierungen vorhanden sind und korrekt gelesen werden können. Besonders die Digitalisierung der Industrie profitiert davon.

In der Zugangskontrolle wird Machine Vision häufig zur Gesichtserkennung oder zur Identifikation von Zugangsausweisen installiert. Das gilt besonders für sicherheitskritische Bereiche.

Durch Predictive Maintenance kann die Bildanalyse Abnutzungen, Risse oder Verschleiß an Maschinen frühzeitig erkennen. Machine Vision hilft so, Ausfälle vorherzusagen und ermöglicht eine vorausschauende Wartung, um ungeplante Stillstände zu vermeiden.

In der Instandhaltung unterstützt Machine Vision Wartungsteams, indem sie den Zustand von Maschinen und Anlagen kontinuierlich überwacht. Mithilfe von Bildverarbeitungsalgorithmen können Schäden oder Fehlfunktionen automatisch erkannt und schnell behoben werden.

In der Ortung und Echtzeitlokalisierung schließlich kann Machine Vision helfen, den Standort von Werkzeugen, Produkten oder Fahrzeugen zu identifizieren und zu verfolgen. So wird sichergestellt, dass bestimmte Güter richtig gelagert und transportiert werden.

Machine Vision interagiert darüber hinaus auch mit zahlreichen Funksysteme wie BLE, RFID, NFC Technologie, OPC UA, mioty, LoRaWAN, Sensoren, 5G, Augmented Reality, Telematik, LPWAN, WLAN IoT, RTLS und UWB, um die Effektivität industrieller Prozesse zu steigern.

Machine Vision und Wireless-IoT-Technologien haben Gemeinsamkeiten und können oft synergistisch in verschiedenen Anwendungen eingesetzt werden. Hier sind einige der wichtigsten Verbindungen und Synergien zwischen diesen beiden Technologien:

• Machine Vision und IoT generieren große Mengen an Daten, die analysiert und interpretiert werden müssen, um nützliche Informationen und Einsichten zu gewinnen. IoT-Geräte sammeln Daten aus ihrer Umgebung über Sensoren, während Machine Vision spezifisch visuelle Daten aus Bildern oder Videos erfasst. Beide Technologien nutzen fortschrittliche Algorithmen und maschinelles Lernen, um diese Daten zu verarbeiten und Entscheidungen zu treffen.
• In autonomen Systemen, wie Robotik oder autonomen Fahrzeugen, wird Machine Vision verwendet, um die Umgebung zu verstehen und zu navigieren. Diese Systeme sind oft mit dem Internet of Things (IoT) verbunden, die eine drahtlose Kommunikation und Interaktion mit anderen Geräten und Systemen ermöglichen. Die Kombination beider Technologien ermöglicht eine effizientere und intelligentere autonome Navigation und Entscheidungsfindung.
• IoT-Geräte nutzen häufig Edge Computing, um Datenverarbeitungsaufgaben direkt am Rand des Netzwerks durchzuführen, was die Latenz reduziert und die Effizienz verbessert. Machinen Vision kann ebenfalls von Edge Computing profitieren, insbesondere in Echtzeitanwendungen wie der industriellen Automatisierung, wo schnelle Entscheidungen erforderlich sind. Durch die Verarbeitung der Bilddaten direkt am Gerät kann die Reaktionszeit verbessert und die Netzwerkbelastung verringert werden.
• In der industriellen Automatisierung und beim Condition Monitoring können IoT und Machine Vision zusammenarbeiten, um fortschrittliche Überwachungs- und Steuerungssysteme zu schaffen. Beispielsweise kann eine IoT-vernetzte Kamera verwendet werden, um Produktionslinien zu überwachen, während IoT-Sensoren Daten über Maschinenzustände, Temperaturüberwachung oder andere relevante Parameter liefern. Die Integration dieser Daten ermöglicht eine umfassende Überwachung und Optimierung der Prozesse.
• Sowohl Machine Vision als auch IoT spielen eine Schlüsselrolle bei der Entwicklung von Smart Cities und Smart Homes, indem sie intelligente Überwachungs- und Managementlösungen bieten. Kameras, die mit Machine Vision ausgestattet sind, können beispielsweise zur Verkehrsüberwachung oder Sicherheit eingesetzt werden, während IoT-Geräte zur Steuerung der Beleuchtung, Energieverwaltung und weiteren Haustechnik genutzt werden können.

Machine Vision Systeme können Objekte und ganze Umgebungen mit höchster Präzision erfassen. Wie ein Falke oder ein Adler können sie kleinste Abweichungen aus großer Entfernung wahrnehmen. Gleichzeitig verfügen sie in manchen Anwendungen über ein beeindruckendes Sichtfeld von fast 360 Grad, vergleichbar mit dem einer Libelle. Sie sehen und messen weit über die menschlichen Fähigkeiten hinaus. Dabei werden sie nicht müde oder abgelenkt. 24/7 lautet ihre Einsatzbereitschaft.

Außerdem sind sie in der Lage, Bilder blitzschnell zu analysieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Machine Vision kann Tausende von Teilen pro Minute prüfen. Sie automatisieren Zählvorgänge, Qualitätskontrollen und Überwachungsaufgaben. Durch die präzise Qualitätsprüfung können Ausfallzeiten reduziert werden. Die Machinen arbeiten schneller, weil sie weniger Wartung benötigen, so dass Unternehmen ihre Produktionstermine konstant und problemlos einhalten können.

Darüber hinaus sind industrielle Bildverarbeitungssysteme kostengünstig, konfigurierbar und anpassungsfähig, so dass sie für eine Vielzahl von Anwendungen und sich ändernde Bedingungen geeignet sind. Sie können schnell umprogrammiert oder an unterschiedliche Produkt- oder Prozessanforderungen angepasst werden.

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz ist beim autonomen Fahren von entscheidender Bedeutung, da KI für Unternehmen in Verbindung mit Bildverarbeitungssystemen Echtzeitentscheidungen und vorausschauendes Fahren ermöglicht. Weitere visionäre Anwendungsfelder sind die Erkennung von Verkehrsschildern oder Fußgängern in Videoaufnahmen von autonomen Fahrzeugen. Diese Fähigkeit ist nicht nur für autonome Fahrzeuge, sondern auch für Überwachungskameras und industrielle Inspektionssysteme von großer Bedeutung.

Ein besonders eindrucksvolles Beispiel für die Leistungsfähigkeit dieser Kombination findet sich in der Medizin. KI-gestützte Bildverarbeitungssysteme ermöglichen es, Operationsroboter zu steuern, die in einigen Fällen die Fähigkeiten menschlicher Operateure übertreffen. So können beispielsweise KI-Algorithmen in der medizinischen Bildgebung genutzt werden, um automatisch Anomalien in Röntgenbildern oder MRT-Scans zu identifizieren. KI-Systeme lernen dabei, relevante Merkmale in den Daten zu identifizieren und verbessern kontinuierlich ihre Genauigkeit.

Die Verbindung von maschineller Bildverarbeitung und KI führt in der Automatisierung zu einer erheblichen Steigerung der Prozessautomatisierung. In Produktionslinien können diese Technologien beispielsweise eingesetzt werden, um Qualitätskontrollen durchzuführen. Die automatisierte Fehlererkennung und -sortierung erfolgt dabei ohne menschliches Eingreifen. Darüber hinaus ermöglicht KI Bildverarbeitungssystemen, sich an neue oder sich ändernde Bedingungen anzupassen. Dazu werden die Algorithmen basierend auf Feedback oder neuen Daten modifiziert.

Maschinelle Bildverarbeitung überzeugt bereits durch Schnelligkeit, Genauigkeit und Zuverlässigkeit. In Kombination mit KI kann diese Technologie ihre Leistungsfähigkeit noch weiter steigern und ganz neue Anwendungsszenarien in verschiedenen Wirtschaftsbereichen ermöglichen.

Die Kombination von Machine Vision und OPC UA ermöglicht eine nahtlose Integration visueller Daten in das Gesamtsystem der industriellen Automation. Machine Vision Systeme können Bilder und Informationen erfassen, die für Qualitätskontrollen, Präzisionsmessungen oder für die Robotikführung notwendig sind. OPC UA standardisiert die Art und Weise, wie diese Informationen gesammelt, übertragen und genutzt werden, und sorgt für Interoperabilität zwischen verschiedenen Geräten und Systemen. Dies ist besonders wichtig in komplexen Produktionsumgebungen, wo Machinen und Anlagen verschiedener Hersteller und Technologien zusammenarbeiten müssen.

Darüber hinaus ermöglicht OPC UA die sichere und zuverlässige Kommunikation in Echtzeit, was für die Anwendungen von Machine Vision kritisch ist, da Entscheidungen oft in Millisekunden getroffen werden müssen. Beispielsweise kann in der automatisierten Fertigung eine durch Machine Vision erkannte Anomalie sofort verarbeitet und an das Steuerungssystem übermittelt werden, welches dann entsprechend reagieren kann, um Produktionsfehler zu vermeiden.

Roboter und Machine Vision arbeiten zusammen, um in verschiedenen Industrien hochautomatisierte und effiziente Systeme zu schaffen, die die Funktionalität und Effizienz von Prozessen deutlich verbessern. Sie bilden zusammen das Team ‚Robot Vision‘. Durch die Integration von maschinellem Sehen können Roboter genaue Informationen über die Position, Orientierung und Art der Objekte erhalten, was es ihnen ermöglicht, gezielt Objekte zu greifen, zu sortieren oder zu manipulieren. Diese Fähigkeit wird besonders in Produktionsumgebungen genutzt, wo Roboter beispielsweise Komponenten korrekt positionieren oder fehlerhafte Teile aussortieren.

Darüber hinaus nutzen mobile Robotik-Anwendungen wie autonome Fahrzeuge und Drohnen Machine Vision, um visuelle Daten für die Navigation zu interpretieren. Sie erfassen kontinuierlich Bilder ihrer Umgebung, die analysiert werden, um Hindernisse zu identifizieren, Wege zu planen und sichere Bewegungspfade zu navigieren. In der Fertigung ermöglicht die Verbindung von Robotern und maschinellem Sehen präzise Montage- oder Schweißarbeiten und gleichzeitig eine fortlaufende Qualitätskontrolle durch die Überprüfung von Abmessungen und die Inspektion von Oberflächen auf Fehler.

In interaktiven Anwendungen, wie in der Servicerobotik oder in medizinischen Bereichen, nutzen Roboter Machine Vision, um Personen zu erkennen und auf ihre Gesten zu reagieren, was eine adaptive und sensible Interaktion zwischen Mensch und Machine ermöglicht. Zudem verbessert Machine Vision die Anpassungsfähigkeit und das Lernvermögen von Robotern. Durch maschinelles Lernen können sie neue Objekte erkennen und ihre Handhabungstechniken verfeinern, um effizienter auf Veränderungen in ihrer Umgebung zu reagieren.

Diese Synergie aus Robotik und Machine Vision schafft intelligente Systeme, die in der Lage sind, komplexe und variable Aufgaben mit hoher Präzision und minimaler menschlicher Überwachung auszuführen, was zu einer signifikanten Steigerung der Produktivität und Flexibilität in automatisierten Prozessen führt.

OCR ist eine spezielle Anwendung innerhalb der maschinellen Bildverarbeitung, die darauf abzielt, gedruckten oder handgeschriebenen Text von einem digitalen Bild zu erkennen und in ein Format umzuwandeln, das von Textverarbeitungsprogrammen bearbeitet werden kann. OCR-Systeme sind hoch entwickelt und können komplexe Layouts erkennen, Schriftarten unterscheiden und sogar beschädigte oder verzerrte Texte entziffern. Diese Technologie wird in einer Vielzahl von Szenarien eingesetzt, darunter das Scannen von Dokumenten, das Lesen von Autokennzeichen, das automatische Erfassen von Daten aus Formularen und Rechnungen sowie in Systemen zur Unterstützung blinder und sehbehinderter Menschen.

Die Integration von OCR in Machine Vision-Systeme erweitert die Funktionalität dieser Technologien erheblich. Beispielsweise können in der industriellen Fertigung OCR-Systeme dazu verwendet werden, Produktetiketten zu lesen, Seriennummern zu verifizieren oder Ablaufdaten zu prüfen.

In einem automatisierten Lager können OCR und Machine Vision oder OCR und Computer Vision zusammenarbeiten, um Pakete zu identifizieren und zu sortieren, indem sie die Informationen auf Versandetiketten erkennen und verarbeiten. In der Verkehrsüberwachung können OCR-Systeme dazu beitragen, Fahrzeuge durch das Lesen von Nummernschildern zu identifizieren, was für Mautsysteme, Verkehrssicherheit und Strafverfolgungsmaßnahmen nützlich ist.

Die Kombination dieser beiden Technologien bietet also vielfältige Möglichkeiten, Arbeitsabläufe zu optimieren, manuelle Eingaben zu reduzieren und die Genauigkeit von Datenerfassungssystemen in vielen industriellen und kommerziellen Anwendungen zu verbessern.